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    深度学习中的损失函数

    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one-hot向量来表示类别,例如源数据中有两类,分别为猫和狗,此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗,但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫,使用向量[1,0]表示狗。one-hot的中文释义为独热,热 的位置对应于向量中的1,所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1,而其他位置都为0。那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢,从类别的区分性来说,两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说,其在距离方面的诠释不如one-hot。例如现在有三个类别,分别为猫,狗和西瓜,若用标量表示可以表示为label猫=1,label狗=2,label西瓜=3,从距离上来说,以欧氏距离为例,dist(猫,狗)=1,dist(狗,西瓜)=1,dist(猫,西瓜)=2,这样会得出一个荒谬的结论,狗要比猫更像西瓜,因此用标量来区分类别是不明确的,若以独热编码表示类别,即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。

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    微信小程序开发——跑步App+音乐播放

    开篇语 好不容易,终于把所有的基础课程全部看完了!昨天,我很高兴地开始了看别人做的项目进行深度的学习。其实也说不上是项目吧,更多的像是一种给新手看的示例代码。然后我在这些代码上面进行我自己的改进。最后也就有了接下来我会给大家带来的这篇文章中的项目。这个项目是完整的,它包括了一个原本的示例代码中带着的莫名其妙的动画组件(可能是为了更多额展示微信小程序的控件体系)以及跑步的组件,还有我后来自己加上去的一个音乐播放组件。总共也就有了三个的功能:动画效果展示;跑步的定时以及定位功能;音乐播放功能。 我相信本文能

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    领券