[深度学习] 损失函数

深度学习中损失函数是整个网络模型的“指挥棒”， 通过对预测样本和真实样本标记产生的误差反向传播指导网络参数学习。 分类任务的损失函数 假设某分类任务共有N个训练样本，针对网络最后分层第 i 个样本的输入特征为 Xi X i ，其对应的标记为 Yi Y i 是最终的分类结果（C个分类结果中的一个），h=（ h1,h2,...,hc h 1 , h 2 , . . . , h c ）为网络的最终输出，

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