logistics函数以及损失函数
对每个神经元求导 正向传递函数值，反向 求导传递误差。 dw2=x1dz db=dz 对m个样本求error，再求平均值 对参数更新 dz=a(1-a) dw=xdz 使用向量代替多个相似公式 全部向量化
相关文章
- 1. 损失函数
- 2. Tensorflow 损失函数（loss function）及自定义损失函数（一）
- 3. Tensorflow 损失函数（loss function）及自定义损失函数（三）
- 4. Pytorch损失函数
- 5. LightGBM损失函数
- 6. sklearn 损失函数
- 7. Pytorch_Part4_损失函数
- 8. SVM损失函数
- 9. softmax 损失函数
- 10. 损失函数(二)
- 更多相关文章...
- • XPath、XQuery 以及 XSLT 函数函数参考手册 - XPath 教程
- • MySQL的版本以及版本号 - MySQL教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/搜索
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章