tensorflow学习之损失函数设置和参数优化

白话TensorFlow+实战系列（三） 常用损失函数以及参数优化   这次主要介绍常用损失函数以及关于神经网络优化的问题   1.常用损失函数： 神经网络解决的现实问题主要有两大类：分类与回归。分类指的是将未知数据归类到你希望的类别中去，如经典的mnist识别手写数字，就是将图片分类到0~9中。回归问题一般是拟合一个具体的数据，如预测房价与房屋面积、单价的关系。下面就从这两方面列举常用的损失函数

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