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神经网络中损失函数的作用？
码的越多，失去的越多
2021-05-26 01:59:52
神经网络中损失函数的作用？
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weixin_38498942
2021-05-26
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损失函数是在前向传播计算中得到的，同时也是反向传播的起点。神经网络的损失函数是非凸的，有多个局部最低点，目标是找到一个可用的最低点。
人脸识别代码实例下载
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，我们关注的是一个使用
神经网络
进行人脸识别的MATLAB代码实例。人脸识别是一种生物特征识别技术，它能够通过分析和比较人脸图像的特征来识别人的身份。在这个压缩包
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，你将找到一系列用于实现这一功能的...
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中
损失函数
的
作用
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层Softmax函数loss计算 三要素 机器学习的三要素就是：表示，评估和优化。 表示指的是将样本空间映射到一个合适的特征...
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是什么？如何选择适当的
损失函数
？
损失函数
在
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的训练过程
中
起着至关重要的
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，它的选择应根据具体的问题和任务来确定。多分类交叉熵损失（Categorical Cross-Entropy Loss）： 适用于多分类问题，计算预测的分类概率分布与真实标签之间的...
神经网络
中
的
损失函数
在《
神经网络
中
常见的激活函数》一文
中
对激活函数进行了回顾，下图是激活函数的一个子集——而在
神经网络
领域
中
的另一类重要的函数就是
损失函数
，那么，什么是
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呢？
损失函数
是将随机事件或其有关随机变量的...
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：
损失函数
在计算机视觉
中
，
损失函数
（Loss Function）用于衡量预测结果与真实标签之间的差异，是
神经网络
训练
中
的重要组成部分。以上是常见的
损失函数
及其数学表达式、优缺点和适用场景。在实际应用
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，可以根据具体问题和...
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