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交叉熵代价函数(cross-entropy cost function)
1 从方差代价函数说起 代价函数经常用方差代价函数 即采用均方误差MSE 比如对于一个神经元 单输入单输出 sigmoid函数 定义其代价函数为 其中y是我们期望的输出 a为神经元的实际输出 a z where z wx b 在训练神经网络
机器学习
交叉熵代价函数
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