深度学习2

文章目录 神经网络学习 损失函数 均方误差 交叉熵误差 mini-batch学习 神经网络学习 机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据。训练数据也称为监督数据。 泛化能力是指处理未被观察过的数据（不包含在训练数据中的数据）的能力。 对某个数据集过度拟合的状态称为过拟合（over fitting）。 损失函数 损失函数（loss function）是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前

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