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  机器学习常见的损失函数以及何时使用它们

  每一个机器学习工程师都应该知道机器学习中这些常见的损失函数以及何时使用它们。在数学优化和决策理论中，损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数，该实数直观地表示与该事件相关的一些"成本"。损失函数是机器学习算法中的...

  2024-09-02 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论
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  损失函数和假设函数之间的关系

  损失函数和假设函数是机器学习中两个重要的概念，它们之间存在紧密的关系。本文将从损失函数和假设函数的定义、作用以及它们之间的关系进行详细阐述，并探讨其中的一些经典例子和应用。...

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  透彻讲解交叉熵

  通过几个简单的例子来解释和总结什么是交叉熵（CrossEntropy）以及机器学习分类问题中为什么使用交叉熵。第一个例子假设随机从一个口袋里取硬币,口袋里有一个蓝色的,一个红色的,一个绿色的,一个橘色的。...

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  理解二分类交叉熵|可视化的方法解释对数损失

  作者：DanielGodoy编译：ronghuaiyang介绍如果你在训练一个二分类分类器，很有可能你在使用二值交叉熵，log损失，作为你的损失函数。...

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  什么是交叉熵误差，多分类中的交叉熵损失函数

  大家好，今天要讲的内容是多分类中的交叉熵损失函数。交叉熵误差，crossentropyerror，用来评估模型输出的概率分布和真实概率分布的差异情况，一般用于解决分类问题。它有两种定义形式，分别对应二分类与多分类问题。...

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  ICML 2021 Long Oral | 顺序不可知的交叉熵函数

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  机器学习-交叉熵与损失函数

  一、信息是什么？信息很抽象，看不见摸不着，却似乎又无处不在，一封邮件、一首歌、一则新闻、一本书、一张地图、一句话......但信息究竟是什么？朗文双解词典：Information:Factsordetailsthattellyo...

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  理解熵、交叉熵和交叉熵损失

  交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。当我开始使用这个损失函数时，我很难理解它背后的直觉。在google了不同材料后，我能够得到一个令人满意的理解，我想在这篇文章中分享它。为了全面理解，我...

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  一文了解机器学习中的交叉熵

  熵在介绍交叉熵之前首先介绍熵（entropy）的概念。熵是信息论中最基本、最核心的一个概念，它衡量了一个概率分布的随机程度，或者说包含的信息量的大小。首先来看离散型随机变量。考虑随机变量取某一个特定值时包含的信息量的大小。假设随机变量取值为...

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  简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导

  来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的步骤就是求导，从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程，还可以对梯...

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