JavaShuo
栏目
标签
深度学习笔记:交叉熵(cross-entropy)损失函数解决二次型带来的学习速率下降问题
时间 2021-01-16
标签
神经网络
深度学习
损失函数
交叉嫡
二次型
繁體版
原文
原文链接
我们都希望我们的神经网络能够根据误差来加快学习的速度。但实际是什么样的呢?让我们先来看一个例子: 这个网络只有一个神经元,一个输入一个输出: 我们训练这个网络做一个简单的任务,输入1,输出0.当然这种简单的任务我们可以不用任何学习算法就可以 手动算出权重值。但我们这次试用梯度下降法尝试获得权重值和偏置值,损失函数使用二次型函数。接下来 让我们看看这个神经元是怎么学习的。 首先,我选择输入x = 1
>>阅读原文<<
相关文章
1.
nerualnetworkanddeeplearning学习_交叉熵损失函数
2.
深度学习损失函数:交叉熵cross entropy与focal loss
3.
【转载】深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解
4.
交叉熵损失函数
5.
损失函数---交叉熵
6.
交叉熵--损失函数
7.
交叉熵损失函数,梯度下降算法
8.
详解机器学习损失函数之交叉熵
9.
在深度学习中Softmax交叉熵损失函数的公式求导
10.
《动手学深度学习》(PyTorch版)理解笔记 - 3 【3.4.5 交叉熵损失函数】
更多相关文章...
•
您已经学习了 XML Schema,下一步学习什么呢?
-
XML Schema 教程
•
我们已经学习了 SQL,下一步学习什么呢?
-
SQL 教程
•
Tomcat学习笔记(史上最全tomcat学习笔记)
•
Kotlin学习(二)基本类型
相关标签/搜索
深度学习
学习笔记
深度学习笔记
深度学习 CNN
Python深度学习
Python 深度学习
深度学习篇
Pytorch 深度学习
深度学习——BNN
深度学习2
NoSQL教程
Redis教程
PHP教程
学习路线
初学者
调度
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
【Java8新特性_尚硅谷】P1_P5
2.
SpringSecurity 基础应用
3.
SlowFast Networks for Video Recognition
4.
074-enable-right-click
5.
WindowFocusListener窗体焦点监听器
6.
DNS部署(二)DNS的解析(正向、反向、双向、邮件解析及域名转换)
7.
Java基础(十九)集合(1)集合中主要接口和实现类
8.
浏览器工作原理学习笔记
9.
chrome浏览器构架学习笔记
10.
eclipse引用sun.misc开头的类
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
nerualnetworkanddeeplearning学习_交叉熵损失函数
2.
深度学习损失函数:交叉熵cross entropy与focal loss
3.
【转载】深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解
4.
交叉熵损失函数
5.
损失函数---交叉熵
6.
交叉熵--损失函数
7.
交叉熵损失函数,梯度下降算法
8.
详解机器学习损失函数之交叉熵
9.
在深度学习中Softmax交叉熵损失函数的公式求导
10.
《动手学深度学习》(PyTorch版)理解笔记 - 3 【3.4.5 交叉熵损失函数】
>>更多相关文章<<