机器学习中的目标函数、bwin网页注册版、代价函数有什么区别?

2022-08-08 00:00 评论 0 条

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假设这里我们使用的是上文提到的平方bwin网页注册版,即MSE,对每一层来说,MSE具有以下形式:

其中n是训练样本总数;求和符号表示对每个独立训练样本x求和;y=y(x)是对应的希望输出;L是神经网络层数;aL=aL(x)是输入为x时激活函数的输出向量。

在多分类任务中,经常采用softmax激活函数+交叉熵bwin网页注册版,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。

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