深度学习笔记_损失函数softmax和SVM
目录 损失函数 1 多类SVM损失函数 1.1 一些典型的规则化方法 2 Softmax分类器 3 Softmax对比SVM 4 总结与图示 损失函数 1 多类SVM损失函数 期望正确的分类值，越大越好，而且还应该大得多(+1)地到一定程度。 1.1 一些典型的规则化方法 目的： W权值矩阵变成2W时，上面的L值仍然是那么多不发生变换，造成W值不唯一确定，所以引入正则化项𝜆𝑅(𝑊)，而避免该
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