2018年10月12日
深度学习基础系列（五）| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现
摘要： 在统计学中，损失函数是一种衡量损失和错误（这种损失与“错误地”估计有关，如费用或者设备的损失）程度的函数。假设某样本的实际输出为a，而预计的输出为y，则y与a之间存在偏差，深度学习的目的即是通过不断地训练迭代，使得a越来越接近y，即 a - y →0，而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程。 常见 阅读全文
posted @ 2018-10-12 15:20 可可心心 阅读(11281) 评论(1) 推荐(4) 编辑