深度学习手写识别损失函数交叉嫡

尹成学院 2023-01-13 01:35:53

课时名称	课时知识点
深度学习手写识别损失函数交叉嫡	深度学习手写识别损失函数交叉嫡

...全文

105 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

MNIST手写字符数据集，字符和标签文件分离，存储格式为Matlab格式。

《零基础实践深度学习》（第1版）2020年正式上线，深受开发者和高校师生追捧，累积学习人数超过9万人。本课程是它的升级版，结合深度学习技术的发展、学员反馈，并结合近两年AI产业应用经验，进行了全面更新和优化。如： • 模型算法方面：新增CV、NLP和推荐领域经典模型和算法介绍，以及相应的代码实现，如Transformer、BERT等。 • 产业应用方面：新增AI产业应用方法论和使用工具介绍，如芯片选型原则、AI推理部署套件FastDeploy、飞桨产业范例库等。 • 学员反馈方面：课程第1章增加P

文章目录概述分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵交叉熵的代码实现概述上一节我们尝试通过更复杂的模型（经典的全连接神经网络和卷积神经网络），提升手写数字识别模型训练的准确性。本节我们继续将“横纵式”教学法从横向展开，如图1 所示，探讨损失函数的优化对模型训练效果的影响。图1：“横纵式”教学法 — 损失函数优化 损失函数是模型优化的目标，用于在众多的参数取值中，识别最理想的取值。损...

交叉熵的简单理解：真实分布与非真实分布的交叉，完全对应，熵为0

前言分类同题和同归问题是监督学习的两大类。为了训练解决分类问题或回归问题的模型，我们通常会定义一个损失函数(Loss Function)来描述对问题的求解精度(用数学的方式刻画预测答案和真实答案之间的距离，Loss越小，代表模型得到的结果与真实值的偏差越小，也就是说模型越精确。下面我们介绍两种常见的损失函数，分别是均方差损失函数及交叉熵损失函数。均方差损失函数 回归问题完成的是对具体数值的预测。...

尹成的课程社区_NO_1

1

社区成员

1,103

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章