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caffe中forward过程总结 2
前面http blog csdn net buyi shizi article details 51504276 总结的是caffe有和卷积有关的forward过程 下面我们总结一下卷积之后和全连接网络Inner Product Layer
Deep Learning
caffe
forward过程
全连接网络
代价函数
代价函数
一 什么是代价函数 我在网上找了很长时间代价函数的定义 但是准确定义并没有 我理解的代价函数就是用于找到最优解的目的函数 这也是代价函数的作用 二 代价函数作用原理 对于回归问题 我们需要求出代价函数来求解最优解 常用的是平方误差代价函数
ml学习笔记
代价函数
ML
机器学习
线性回归
简述为什么输出层在使用sigmoid做激励函数时, 代价函数用交叉熵比平方差更好
符号 C 代价函数 w weight b bias 学习速率 在使用平方差作代价函数时 其中a是预测结果 即 其用链式法则来求权重和偏置的偏导数就有 这里求导过程我就不写了 毕竟从 宏观 上来理解一个问题我觉得会更重要 如果想去了解完整的过
代价函数
神经网络
交叉熵代价函数
平方差代价函数
sigmoid函数