bwin网页注册版详解

2022-08-08 00:00 评论 0 条

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HuberLossHuberLoss是均方误差损失和绝对误差损失的综合体。

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为了简洁并未加入偏置b),因此传统的交叉熵bwin网页注册版可以表现为:LsoftmaxLoss=−1N∑i=1Nlog(eWTyixi∑Cj=1eWTjxi)LsoftmaxLoss=−1N∑i=1Nlog(eWyiTxi∑j=1CeWjTxi)其中WTiWiT为WW的第i列参数,则WTixiWiTxi是一个具体的数据,根据内积的定义,可以转换为下式子:LsoftmaxLoss=−1N∑i=1Nlog(e||Wyi||||xi||cos(θyi)∑Cj=1e||Wyi||||xi||cos(θj))LsoftmaxLoss=−1N∑i=1Nlog(e||Wyi||||xi||cos(θyi)∑j=1Ce||Wyi||||xi||cos(θj))式子中θjθj(0<=θjθj<=ππ)为WTiWiT和xixi的夹角以二分类为例,我们希望正确样本的分数大于错误样本的分数,因此希望参数WT1xiiW1Txii>WT2xiiW2Txii,也就是||W1||||xi||cos(θ1θ1)>||W2||||xi||cos(θ2θ。

Numpy损失值为0,W不唯。

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输出Y的维数等于训练数据集中类别的数量,其中P为类别数量:X=tf.placeholder(tf.float32,name=X,shape=m,n)Y=tf.placeholder(tf.float32,name=Y,shape=m,p)w0=tf.Variable(0tf.zeros(1,P),name=bias)w1=tf.Variable(tf.random_normal(n,1),name=weights)Y_hat=tf.matmul(X,w1)+w0entropy=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(Y_hat,Y)loss=tf.reduce_mean(entropy)若想把L1正则化加到损失上,那么:lamda=tf.constant(0.8)regularization_param=lamda*tf.reduce_sum(tf.abs(w1))loss+=regularization_param对于==L2正则化==lamda=tf.constant(0.8)regularization_param=lamda*tf.nn.12_loss(w1)loss+=regularization_param***为确保收敛,bwin网页注册版应为凸的**。

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defhuber(true,pred,delta):loss=np.where(np.abs(true-pred)bwin网页注册版3.1交叉熵损失3.1.1二分类由于只有分两类,因此同时也得到了正负类的概率,则可以假设样本服从**伯努利分布(0-1分布)**。

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