神经网络的交叉熵损失函数

常见损失函数 0-1损失函数 L(Y,f(X))={1,0Y != f(X)Y = f(X) 平方损失函数 L(Y,f(X))=(Y−f(X))2 绝对损失函数L(Y,f(X))=|(Y−f(X))| 对数损失函数L(Y,P(Y|X))=−logP(Y|X) 常见的损失函数包含以上几个。 平方损失函数 在神经网络中样本的平方损失函数一般会定义为： Ed=12∑i(zi−yi)2，方便求导后约掉系数

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