JavaShuo
栏目
标签
【超详细公式推导】关于交叉熵损失函数(Cross-entropy)和 平方损失(MSE)的区别
时间 2021-01-13
标签
机器学习
深度学习
python
人工智能
逻辑回归
栏目
Python
繁體版
原文
原文链接
Cross-entropy 与 MSE 一、概念区别 二、为什么不用MSE(两者区别详解) 2.1 原因 1:交叉熵loss权重更新更快 2.1.1 MSE 2.1.2 Cross-entropy 2.1.3 补充 Cross-entropy 的缺点 2.2 原因 2:MSE是非凸优化问题而 Cross-entropy 是凸优化问题 2.2.1 MSE 2.2.2 Cross-entropy 三、
>>阅读原文<<
相关文章
1.
交叉熵损失函数
2.
损失函数---交叉熵
3.
交叉熵--损失函数
4.
【DL-CV】损失函数,SVM损失与交叉熵损失
5.
softmax交叉熵损失函数求导
6.
交叉熵损失函数详解
7.
损失函数 - 交叉熵损失函数
8.
softmax-交叉熵损失函数的求导计算推导
9.
交叉熵损失函数的优点
10.
平方误差损失与交叉熵损失
更多相关文章...
•
UDP报文格式详解
-
TCP/IP教程
•
ARP报文格式详解
-
TCP/IP教程
•
Flink 数据传输及反压详解
•
适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
损失
详细区别
失和
损耗
毁损
无损
损害
损伤
Python
NoSQL教程
XLink 和 XPointer 教程
MySQL教程
数据传输
数据库
数据业务
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.
1.2 Illustrator多文档的几种排列方式
2.
5.16--java数据类型转换及杂记
3.
性能指标
4.
(1.2)工厂模式之工厂方法模式
5.
Java记录 -42- Java Collection
6.
Java记录 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android学习笔记(五十):声明、请求和检查许可
9.
20180626
10.
服务扩容可能引入的负面问题及解决方法
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.
交叉熵损失函数
2.
损失函数---交叉熵
3.
交叉熵--损失函数
4.
【DL-CV】损失函数,SVM损失与交叉熵损失
5.
softmax交叉熵损失函数求导
6.
交叉熵损失函数详解
7.
损失函数 - 交叉熵损失函数
8.
softmax-交叉熵损失函数的求导计算推导
9.
交叉熵损失函数的优点
10.
平方误差损失与交叉熵损失
>>更多相关文章<<