2、激活函数 提高了模型的表达里，使模型更具有表达力。...3、神经网络的层数，通常用神经网络的层数和神经网络待优化的参数的个数 来表示，层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层，总参数 = 总W + 总b4、神经网络的优化四个方面：损失函数loss、学习率learning_rate...= tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) （拟合可以预测销量的函数）5、自定义损失函数 如预测商品销量，预测多了，损失成本；预测少了，损失利润。...自定义损失函数 y：标准答案数据集的； y_：预测答案 计算出的 损失和loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), COSE(y - y_), PROFIT...也就是 损失函数示例代码：#coding=utf-8''' 用自定义损失函数 预测酸奶日销量'''# 酸奶成功1元，酸奶利润9元# 预测少了损失大，故不要预测少，故生成的模型会多预测一些# 导入模块
1.损失函数和激活函数简介 通过前面深度神经网络之前向传播算法和深度神经网络之反向传播算法的学习，我们能够了解到损失函数是用来评估模型的预测值与真实值之间的差异程度。...另外损失函数也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真实值，模型的准确性也就越好。...前面我们已经学习过平方损失函数，对数损失函数、交叉熵损失函数等不同形式的损失函数，这里也就不做太多介绍。 那么在深度神经网络之中，激活函数的作用又是什么呢？...2.交叉熵损失函数和Sigmoid激活函数 在深度神经网络之反向传播算法之中，我们用的是均方差损失函数和Sigmoid激活函数，首先我们看看均方差损失函数和Sigmoid激活函数有什么问题。...-颜沁睿 刘建平Pinard-深度神经网络(DNN)损失函数和激活函数的选择(BP) 你看到的这篇文章来自于公众号「谓之小一」，欢迎关注我阅读更多文章。
文章目录 损失函数的类别： 专业名词中英文对照 损失函数的类别： 1.均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy） 2.相对熵 相对熵又称KL散度...，用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。...1c8e834e63bc00b9586c18008c31a319.png 3.MSE函数 在上图的绿色部分，初始值是0.98，红色部分初始值是0.82，假如真实值是0。...直观来看那么0.82下降的速度明显高于0.98，但是明明0.98的误差更大，这就导致了神经网络不能像人一样，误差越大，学习的越快。 4.交叉熵是误差越大，下降速度越快。 ...专业名词中英文对照 反向传播算法 Backpropagation Algorithm (批量)梯度下降法 (batch) gradient descent (整体)代价函数 (overall) cost
在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。...实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。 1....梯度爆炸梯度消失与ReLU激活函数 学习DNN，大家一定听说过梯度爆炸和梯度消失两个词。尤其是梯度消失，是限制DNN与深度学习的一个关键障碍，目前也没有完全攻克。 ...对于无法完美解决的梯度消失问题，目前有很多研究，一个可能部分解决梯度消失问题的办法是使用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，ReLU在卷积神经网络CNN中得到了广泛的应用，在...DNN损失函数和激活函数小结 上面我们对DNN损失函数和激活函数做了详细的讨论，重要的点有：1）如果使用sigmoid激活函数，则交叉熵损失函数一般肯定比均方差损失函数好。
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。...损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。...将实值输入和输出变量缩放到一个合理的范围通常可以提高神经网络的性能。所以我们要对对数据进行标准化处理。...根据模型的性能和收敛特性，均方误差是回归问题的一个很好的选择。 MSLE 在具有广泛值的回归问题中，可能不希望在预测大值时像均方误差那样对模型进行惩罚。...所以可以通过首先计算每个预测值的自然对数来计算均方误差。这种损失称为 MSLE，或均方对数误差。 当预测值出现较大差异时，它具有放松惩罚效果的效果。
上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数 深度学习中的损失函数 一.分类任务 与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...1.交叉熵损失 作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...一个时间包含的可能性越多，则这事件越复杂，其熵越大；若某个事件具有确定性的结果，则该事件不包含任何信息，其熵为0。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。
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？...AAM Loss(ArcFace)由于与超球面上的测地距离精确对应，获得了具有清晰几何解释(优于其他损失函数)的高度区分特征。...面向回归的损失函数 回归问题中y和f(x)皆为实数∈R，因此用残差 y−f(x)来度量二者的不一致程度。残差 (的绝对值) 越大，则损失函数越大，学习出来的模型效果就越差（这里不考虑正则化问题）。...Huber Loss 也是回归中使用的一种损失函数，它对数据中的异常值不如误差平方损失那么敏感。它具有对异常点不敏感和极小可微的特点，使得损失函数具有良好的性质。...Huber 损失函数描述了由估算过程产生的损失 F Huber 损失分段定义损失函数: 这个函数是二次函数，具有相等的值和斜率的不同部分在两个点 ‖ a ‖ = δ 变量 a 通常指的是残差，即观测值和预测值之间的差值
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...zero p = np.clip(p, 1e-15, 1 - 1e-15) return - (y / p) + (1 - y) / (1 - p) 其中y是真实值对应的标签...，p是预测值对应的标签。
前言 本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。 损失函数 交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。 损失函数 二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...总结 以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。 参考： 人工智能学习指南
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结...其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？以下是本文的内容。...另一种常见的选择是用交叉熵损失函数来代替均方差损失函数。每个样本的交叉熵损失函数的形式： ? 其中，▪为向量内积。...尤其是梯度消失，是限制DNN与深度学习的一个关键障碍，目前也没有完全攻克。 什么是梯度爆炸和梯度消失呢？...对于无法完美解决的梯度消失问题，一个可能部分解决梯度消失问题的办法是使用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，ReLU在卷积神经网络CNN中得到了广泛的应用，在CNN中梯度消失似乎不再是问题
C语言 深度探究具有不定参数的函数 ✨博主介绍 前言 C语言 stdarg.h 示例 ta的原理 函数传参数的本质 _INTSIZEOF(n) 其他宏 练习 实现printf 点击直接资料领取 ✨博主介绍...，但是C语言却支持不定参数的函数，这里我深究一下里面的原理，并且学会它的使用，自己简单实现一个简单的printf函数。...注：这里使用的IDE为 vs2022 至于如何实现不定参数的函数呢？...运行结果： ta的原理 函数传参数的本质 C语言是最接近汇编的一门语言，函数传参的本质到底是什么，简单一句话 ——将参数压栈，如何你有汇编的经历的话，就知道如果要给一个过程传入参数就需要你提前将传入的参数压入栈中...那么我有理由相信 va_list就是 char 我们这个唯一的缺点就是只解决这一个函数的特例，无法自定义，如果有函数可以帮我们求出 偏移量就好了。
深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念...本文主要介绍神经网络常用的损失函数。 以下均为个人学习笔记，若有错误望指出。 神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中。...损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别，模型训练的过程即让损失函数不断减小，最终得到可以拟合预测训练样本的模型。...note：由于PyTorch神经网络模型训练过程中每次传入一个mini-batch的数据，因此pytorch内置损失函数的计算出来的结果如果没有指定reduction参数，则默认对mini-batch取平均...（以下损失函数的公式均代表单个min-batch的损失，且假设x为神经网络的预测输出，y为样本的真实值，xi为一个mini-batch中第i个样本的预测输出，yi同理，n为一个批量mini-batch的大小
大家好，我们今天来继续聊聊深度学习。 在上一篇文章当中我们简单介绍了感知机和神经网络的一个关系，对神经网络有了一个粗浅的理解。...今天本文将会继续介绍神经网络的一些基础内容。 损失函数 在早年的时候，深度学习这个概念并没有从机器学习当中单独拆分出来，神经网络也是机器学习模型的一种，也是一个部分。...既然神经网络也是机器学习的一个部分，那么神经网络模型同样需要损失函数。损失函数的作用是量化模型当前的性能，由于是程序执行，我们需要有一个明确的指标告诉我们模型的能力究竟如何。...深度学习常用的损失函数也是两种，和机器学习一样，我们简单复习一下： 均方差 均方差一般用来回归模型，它可以写成： 这里的k表示样本的维度， 表示的是样本第k维的真实值，而 模型在k维度上的输出。...机器学习基础——详解机器学习损失函数之交叉熵 简单来说，交叉熵一般被用作分类问题的评估，对于分类问题，我们一般神经网络面临的是一个one-hot的向量。
今天来说说深度学习中常见的损失函数(loss)，覆盖分类，回归任务以及生成对抗网络，有了目标才能去优化一个模型。...作者&编辑 | 言有三 1 什么是损失函数 在机器学习中，损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，损失函数越小，一般就代表模型的鲁棒性越好，正是损失函数指导了模型的学习...可以看出，0-1 loss无法对x进行求导，这在依赖于反向传播的深度学习任务中，无法被使用，0-1 loss更多的是启发新的loss的产生。...由于L1 loss具有稀疏性，为了惩罚较大的值，因此常常将其作为正则项添加到其他loss中作为约束。L1 loss的最大问题是梯度在零点不平滑，导致会跳过极小值。...4.5、Loss-sensitive-GAN 在原始的GAN的损失函数后添加了一个约束项来直接限定GAN的建模能力，它的损失函数如下： ?
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。...话不多说，直接上题 问：损失函数的不同会对神经网络带来什么影响 来自社友的回答 ▼▼▼ @Mackey ： 损失函数是表示神经网络性能的‘恶略程度’的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合...这个损失函数可以使用任意函数，但一般采用均方误差和交叉熵误差等。为了寻找损失函数尽可能小的地方，需要计算参数的导数，（梯度），然后以这个导数为指引，逐步更新参数的值。
目标函数，损失函数，代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值....一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_error):均方误差损失....: 数值稳定性问题 center Loss损失函数 开始正题....那么换一个损失函数吧.均方误差损失?如下图: 不但准确度下降到30%,而且互相直接还有了覆盖交集. 有趣的地方: 1、1和其他数字很明显的分开了. 2、2,4,5,8,9这几个炸了根本分不开....在上述的几个损失函数上,softmax工作的是最好的了. Center Loss 针对softmax表现出的问题针对性解决.
在深度学习分类任务中，我们经常会使用到损失函数，今天我们就来总结一下深度学习中常见的损失函数。...在深度学习中更普遍的做法是将softmax作为最后一层，此时常用的仍是对数似然损失函数，如下所示： ?...以上主要讲了损失函数的常见形式，在神经网络中应用较多的是对数损失函数（交叉熵）和平方损失函数。...不同的loss函数，具有不同的拟合特性，就需要具体问题具体分析。 自定义损失函数 Tensorflow不仅支持经典的损失函数，还可以优化任意的自定义损失函数。...自定义的损失函数原则上满足上文中讲的两个条件即可。TensorFlow提供了很多计算函数，基本可以满足自定义损失函数可能会用到的计算操作。
图片分类里的center loss 目标函数，损失函数，代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值....一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_error):均方误差损失....数值稳定性问题 center Loss损失函数 开始正题. 以mnist数据集为例....那么换一个损失函数吧.均方误差损失?如下图: ? 不但准确度下降到30%,而且互相直接还有了覆盖交集. 有趣的地方: 1、1和其他数字很明显的分开了. 2、2,4,5,8,9这几个炸了根本分不开....在上述的几个损失函数上,softmax工作的是最好的了. Center Loss 针对softmax表现出的问题针对性解决.
神经网络学习笔记 - 损失函数的定义和微分证明 损失函数 Loss function (cross entropy loss) 损失函数，反向传播和梯度计算构成了循环神经网络的训练过程。...激活函数softmax和损失函数会一起使用。 激活函数会根据输入的参数（一个矢量，表示每个分类的可能性），计算每个分类的概率(0, 1)。...损失函数根据softmax的计算结果\(\hat{y}\)和期望结果\(y\)，根据交叉熵方法(cross entropy loss) 可得到损失\(L\)。...cross entropy loss函数 证明 参照 机器学习 - 激活函数的作用、定义和微分证明
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
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