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
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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。
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神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件
深度学习（13）神经网络中损失函数的作用
深度学习（13）神经网络中损失函数的作用三要素期望风险与经验风险结构风险与正则化损失函数层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空间，一般地，我们更青睐于这样的表示是低维度的，是更加稀疏交互的，同时也希望是相互独立的。 评估指的是模型在数据上表现的量化形式，我们选取合适的函数来表示什么样子的模型是好的，性能度...
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，什么是损失函数呢？损失函数是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数，用于衡量预测值与实际值的偏离程度。在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数是目标函数的一种类型。在应用中，损失函数通常作为学习准...
神经网络的损失函数是什么？如何选择适当的损失函数？
损失函数在神经网络的训练过程中起着至关重要的作用，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交叉熵。二分类交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）： 适用于二分类问题，计算预测的二分类概率与真实标签之间的交叉熵。在选择损失函数时，需要充分理解问题的背景和任务要求，并结合模型的特性和数据的特点进行判断，以获得更好的模型性能和训练效果。
神经网络：损失函数
总之，损失函数在计算机视觉中起着至关重要的作用，它衡量了模型的性能并提供了优化目标，帮助模型学习从输入数据中提取有用的特征，使得模型能够更好地进行预测和分类任务。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。在实际应用中，可以根据具体问题和任务的特点选择合适的损失函数。
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