cross entropy error
分类问题为什么使用交叉熵损失函数?
交叉熵误差，cross entropy error，用来评估模型输出的概率分布和真实概率分布的差异情况，一般用于解决分类...
残差网络为何有效,都有哪些发展?
cross-entropy error often leads to a higher training efficiency because it is less likely for the...
深度学习中的交叉熵损失为什么要取负对数而不是取倒数...
题主想问的可能是，损失函数为什么要用对数而不是其他的形式。这和交叉熵的关系倒是不大。在反向传播...
为什么交叉熵(cross - entropy)可以用于计算代价?
要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义，可以从熵(Entropy) -> KL散度(Kullback-Leibler Divergence) ->...
pytorch搭建卷积自编码进行轴承故障诊断故障诊断分类...
decoder_output) #autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') autoencoder.comp...
用tensorflow训练神经网络时,报错。不理解图形为什么...
print(sess.run(cost),feed_dict=feeds_train) 你把数据喂到了外边 在cost后加逗号，然后接喂...
常见的损失函数有哪些?
Contrastive Loss是基础的对比损失函数，它主要关注于成对样本之间的相似性。Triplet Loss可以看作是...
...为什么分类模型 Loss 函数要用 交叉熵Cross Entropy?
1]) # 真实值 q = np.array([0.5, 0.5]) # 改变一下预测值 cross_entropy = -np.sum...
在使用anaconda用深度学习框架Keras进行构建神经网络...
应该是让你升级这个环境，目前的v0不行，得用v1的。然后你是不是没装pygame啊？
tensorflow中model.fit()函数输入参数报错,如何解决...
其中，谷歌携手前言自TF2.0发布以来，我的工作就是把公司之前Tensorflow+Keras(stand-alone)的AI框架转移...