RNN的损失函数 RNN（循环神经网络）在处理序列数据的过程中，损失函数
2024-11-15 10:16
所有的机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程。我们常常将最小化的函数称为损失函数，它主要用于衡量
2018-06-13 17:53
对于许多机器学习算法来说，最终要解决的问题往往是最小化一个函数，我们通常称这个函数叫损失函数。在神经网络里面同样如此，
2017-11-30 16:09
例如，你有一个神经网络，通过该网络可以获取一些与房屋有关的数据并预测其价格。在这种情况下，你可以使用MSE（均方误差）损失。基本上，在输出为实数的情况下，应使用此损失函数。
2020-04-17 10:01
损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。
2020-03-13 16:30
这个损失函数是合理的，因为当 $t$ 接近 0 时，$-log(t)$ 变得非常大，所以如果模型估计一个正例概率接近于 0，那么损失函数将会很大，同时如果模型估计一个负
2018-06-29 15:02
神经网络优化算法是深度学习领域中的核心技术之一，旨在通过调整网络中的参数（如权重和偏差）来最小化损失函数，从而提高模型的性能和效率。本文将详细探讨神经网络
2024-07-03 16:01
从上面阐释的步骤可以看出，神经网络中的权重由损失函数的导数而不是损失函数本身来进行更新或反向传播。因此，损失
2019-05-05 11:42
几乎所有的机器学习算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即最优化问题，例如对于有监督学习，我们要找到一个最佳的映射函数f (x)，使得对训练样本的
2023-11-02 10:18
