先上結論：在使用sigmoid作為啟用函式的時候，cross entropy相比於quadratic cost function，具有收斂速度快，更容易獲得全域性最優的特點；使用softmax作為啟用函式，log-likelihood作為損失函式，不存在收斂慢的缺點。
對於損失函式的收斂特性，我們期望是當誤差越大的時候，收斂（學習）速度應該越快。
平方和損失函式定義 c
=(y−
a)22
c=(y−a)22
表示真實x的概率分布，交叉熵定義如下： h
(p(x
),q(
x))=
h(p(
x))+
d(p(
x)||
q(x)
) 先上結論：在使用sigmoid作為啟用函式的時候，cross entropy相比於quadratic cost function，具有收斂速度快，更容易獲得全域性最優的特點；使用softmax作為啟用函式，log-likelihood作為損失函式，不存在收斂慢的缺點。
對於損失函式的收斂特性，我們期望是當誤差越大的時候，收斂（學習）速度應該越快。
平方和損失函式定義 c
=(y−
a)22
c=(y−a)22
表示真實x的概率分布，交叉熵定義如下： h
(p(x
),q(
x))=
h(p(
x))+
d(p(
x)||
q(x)
)
神經網路損失函式
2018,aug 3 顧名思義，從標題就能知道損失函式 loss function 一定就是來計算神經網路在訓練中的損失的。說完了定義那到了舉例時間了 主要拿softmax loss來分析 這裡的k也就是我們分類的類別。然後這個函式是怎麼用的呢，我們可以簡單的舉乙個分類的例子來看下。假設我們輸入一張...
神經網路 損失函式
開始之前我們先進入數字識別這樣乙個場景 以識別數字1為例，神經網路模型的輸出結果越接近 0,1,0,0,0,0,0,0,0,0 越好。神經網路解決多分類的問題，最常見的方法是設定n個輸出節點，其中n類別個數，那麼上述數字判斷就應該有n 10個輸出。那麼如何判斷乙個輸出向量和期望向量的接近程度呢？交叉...
神經網路之損失函式
對於損失函式一直處於混亂理解的狀態，l2 1 2 a y 2 對於其他的類似於交叉資訊熵感覺很高大上的樣子，但是到底是怎麼回事呢？今天我就一 竟！我們都知道，神經網路模型訓練得以實現是經過前向傳播計算loss，根據loss的值進行反向推到，進行相關引數的調整。可見，loss是指導引數進行調整的方向性...