精华内容
下载资源
问答
  • ================================================== 交叉熵代价函数解决缓慢学习问题的推导。 本文适用于Neural networks and machine learning 的学习。 ==================================================
  • 代价函数

    万次阅读 多人点赞 2016-10-19 21:09:30
    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...

    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。

    比如,对于下面的假设函数:
    这里写图片描述

    里面有θ0和θ1两个参数,参数的改变将会导致假设函数的变化,比如:
    这里写图片描述

    现实的例子中,数据会以很多点的形式给我们,我们想要解决回归问题,就需要将这些点拟合成一条直线,找到最优的θ0和θ1来使这条直线更能代表所有数据。
    这里写图片描述

    而如何找到最优解呢,这就需要使用代价函数来求解了,以平方误差代价函数为例。
    从最简单的单一参数来看,假设函数为:
    这里写图片描述

    平方误差代价函数的主要思想就是将实际数据给出的值与我们拟合出的线的对应值做差,这样就能求出我们拟合出的直线与实际的差距了。

    这里写图片描述

    而在前面乘以1/2,是因为后面求导会有2,为了简便计算。这样,就产生了代价函数:
    这里写图片描述

    而最优解即为代价函数的最小值,根据以上公式多次计算可得到
    代价函数的图像:
    这里写图片描述

    可以看到该代价函数的确有最小值,这里恰好是横坐标为1的时候。

    如果更多参数的话,就会更为复杂,两个参数的时候就已经是三维图像了:
    这里写图片描述

    高度即为代价函数的值,可以看到它仍然有着最小值的,而到达更多的参数的时候就无法像这样可视化了,但是原理都是相似的。
    因此,对于回归问题,我们就可以归结为得到代价函数的最小值:
    这里写图片描述


    这是我在学习ng的机器学习课程的基础上,经过自己的一些思考,写下学习笔记,重点是对于一些细节的思考和逻辑的理清。
    以上很多都是个人见解,如果有不对的地方还请大家指点。

    展开全文
  • 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=σ(z), where z=wx+b 】。 在训练神经...

    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=σ(z), where z=wx+b 】。

    在训练神经网络过程中,我们通过梯度下降算法来更新w和b,因此需要计算代价函数对w和b的导数:

    然后更新w、b:

    w <—— w - η* ∂C/∂w = w - η * a *σ′(z)

    b <—— b - η* ∂C/∂b = b - η * a * σ′(z)

    因为sigmoid函数的性质,导致σ′(z)在z取大部分值时会很小(如下图标出来的两端,几近于平坦),这样会使得w和b更新非常慢(因为η * a * σ′(z)这一项接近于0)。

    可能有人会说,那就选择一个梯度不变化或变化不明显的激活函数不就解决问题了吗?图样图森破,那样虽然简单粗暴地解决了这个问题,但可能会引起其他更多更麻烦的问题。而且,类似sigmoid这样的函数(比如tanh函数)有很多优点,非常适合用来做激活函数,处处可导,任一阶可导。

    2.交叉熵代价函数(cross-entropy cost function)

    为了克服这个缺点,引入了交叉熵代价函数(下面的公式对应一个神经元,多输入单输出):

    其中y为期望的输出,a为神经元实际输出【a=σ(z), where z=∑Wj*Xj+b】

    与方差代价函数一样,交叉熵代价函数同样有两个性质

    • 非负性。(所以我们的目标就是最小化代价函数)
    • 当真实输出a与期望输出y接近的时候,代价函数接近于0.(比如y=0,a~0;y=1,a~1时,代价函数都接近0)。

    另外,它可以克服方差代价函数更新权重过慢的问题。我们同样看看它的导数:

    可以看到,导数中没有σ′(z)这一项,权重的更新是受σ(z)−y这一项影响,即受误差的影响。所以当误差大的时候,权重更新就快,当误差小的时候,权重的更新就慢。这是一个很好的性质。

    3.总结

    • 当我们用sigmoid函数作为神经元的激活函数时,最好使用交叉熵代价函数来替代方差代价函数,以避免训练过程太慢。

    • 不过,你也许会问,为什么是交叉熵函数?导数中不带σ′(z)项的函数有无数种,怎么就想到用交叉熵函数?这自然是有来头的,更深入的讨论就不写了,少年请自行了解。

    • 另外,交叉熵函数的形式是−[ylna+(1−y)ln(1−a)]而不是 −[alny+(1−a)ln(1−y)],为什么?因为当期望输出的y=0时,lny没有意义;当期望y=1时,ln(1-y)没有意义。而因为a是sigmoid函数的实际输出,永远不会等于0或1,只会无限接近于0或者1,因此不存在这个问题。

    交叉熵代价函数是如何产生的?

            以偏置b的梯度计算为例,推导出交叉熵代价函数:



            在第1小节中,由二次代价函数推导出来的b的梯度公式为:



            为了消掉该公式中的,我们想找到一个代价函数使得:



            即:



            对两侧求积分,可得:



            而这就是前面介绍的交叉熵代价函数。




    附录:

            sigmoid函数为:


            可证:



    转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44239919

    展开全文
  • 二次代价函数和交叉熵代价函数

    千次阅读 2018-02-28 00:44:10
    交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价...

      交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价函数,以及其存在的不足。


    1. 二次代价函数的不足

            ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识。人在学习分析新事物时,当发现自己犯的错误越大时,改正的力度就越大。比如投篮:当运动员发现自己的投篮方向离正确方向越远,那么他调整的投篮角度就应该越大,篮球就更容易投进篮筐。同理,我们希望:ANN在训练时,如果预测值与实际值的误差越大,那么在反向传播训练的过程中,各种参数调整的幅度就要更大,从而使训练更快收敛。然而,如果使用二次代价函数训练ANN,看到的实际效果是,如果误差越大,参数调整的幅度可能更小,训练更缓慢。

            以一个神经元的二类分类训练为例,进行两次实验(ANN常用的激活函数为sigmoid函数,该实验也采用该函数):输入一个相同的样本数据x=1.0(该样本对应的实际分类y=0);两次实验各自随机初始化参数,从而在各自的第一次前向传播后得到不同的输出值,形成不同的代价(误差):

    实验1:第一次输出值为0.82

         

    实验2:第一次输出值为0.98

            

            在实验1中,随机初始化参数,使得第一次输出值为0.82(该样本对应的实际值为0);经过300次迭代训练后,输出值由0.82降到0.09,逼近实际值。而在实验2中,第一次输出值为0.98,同样经过300迭代训练,输出值只降到了0.20。

            从两次实验的代价曲线中可以看出:实验1的代价随着训练次数增加而快速降低,但实验2的代价在一开始下降得非常缓慢;直观上看,初始的误差越大,收敛得越缓慢

            其实,误差大导致训练缓慢的原因在于使用了二次代价函数。二次代价函数的公式如下:



            其中,C表示代价,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数。为简单起见,同样一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为:



            目前训练ANN最有效的算法是反向传播算法。简而言之,训练ANN就是通过反向传播代价,以减少代价为导向,调整参数。参数主要有:神经元之间的连接权重w,以及每个神经元本身的偏置b。调参的方式是采用梯度下降算法(Gradient descent),沿着梯度方向调整参数大小。w和b的梯度推导如下:



            其中,z表示神经元的输入,表示激活函数。从以上公式可以看出,w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比,激活函数的梯度越大,w和b的大小调整得越快,训练收敛得就越快。而神经网络常用的激活函数为sigmoid函数,该函数的曲线如下所示:



            如图所示,实验2的初始输出值(0.98)对应的梯度明显小于实验1的输出值(0.82),因此实验2的参数梯度下降得比实验1慢。这就是初始的代价(误差)越大,导致训练越慢的原因。与我们的期望不符,即:不能像人一样,错误越大,改正的幅度越大,从而学习得越快。

            可能有人会说,那就选择一个梯度不变化或变化不明显的激活函数不就解决问题了吗?图样图森破,那样虽然简单粗暴地解决了这个问题,但可能会引起其他更多更麻烦的问题。而且,类似sigmoid这样的函数(比如tanh函数)有很多优点,非常适合用来做激活函数,具体请自行google之。



    2. 交叉熵代价函数

            换个思路,我们不换激活函数,而是换掉二次代价函数,改用交叉熵代价函数:



            其中,x表示样本,n表示样本的总数。那么,重新计算参数w的梯度:



            其中(具体证明见附录):


            因此,w的梯度公式中原来的被消掉了;另外,该梯度公式中的表示输出值与实际值之间的误差。所以,当误差越大,梯度就越大,参数w调整得越快,训练速度也就越快。同理可得,b的梯度为:



            实际情况证明,交叉熵代价函数带来的训练效果往往比二次代价函数要好。



    3. 交叉熵代价函数是如何产生的?

            以偏置b的梯度计算为例,推导出交叉熵代价函数:



            在第1小节中,由二次代价函数推导出来的b的梯度公式为:



            为了消掉该公式中的,我们想找到一个代价函数使得:



            即:



            对两侧求积分,可得:



            而这就是前面介绍的交叉熵代价函数。




    附录:

            sigmoid函数为:


            可证:

    展开全文
  • 3.1 代价函数

    千次阅读 2018-01-15 21:01:50
    3.1 代价函数(cost function)  代价函数有助于将最可能的线性函数与我们的数据相拟合。在线性回归中,我们有一个这样的数据集,m表示训练集样本数,而我们的假设函数,也就是我们用来进行预测的函数,是图中所示...

    3.1 代价函数(cost function)

        代价函数有助于将最可能的线性函数与我们的数据相拟合。在线性回归中,我们有一个这样的数据集,m表示训练集样本数,而我们的假设函数,也就是我们用来进行预测的函数,是图中所示的线性函数形式。

        接下来,我们引入一些术语,Ɵ0和Ɵ1,这些Ɵi我们将它称作为模型参数,我们要做的就是如何去选择这两个参数。对于不同的Ɵ0和Ɵ1,我们会得到不同的假设函数,如下图所示。

        在线性回归中,我们有一个训练集,可能如下图所示。我们要做的是得出Ɵ0和Ɵ1,使我们得到的假设函数表示的直线尽量的与这些数据点相拟合。我们怎么选择Ɵ0和Ɵ1呢?我们的想法是我们要选择能够使h(x),也就是输入x是我们的预测的值,最接近该样本对应的y值的参数Ɵ0和Ɵ1。在房子价格预测的例子中,x表示要买出的房子的尺寸大小,y表示卖出的房子的实际价格,我们要尽量选择参数,使得在给出的训练集中,给出的x的值,能够很好的预测y的值。

        让我们给出更加标准的定义,在线性回归问题中,我们要解决的是一个最小化的问题,写出关于Ɵ0和Ɵ1的最小化式子,想要h(x)和y之间的差异要小,所要做的事情就是尽量减少预测输出的价格与房子的实际价格的平方最小。接下来进行更加详细的阐述。别忘了,我们使用(x(i),y(i))代表第i个样本,我所要做的就是对所有的样本,预测输出的结果与实际价格差的平方进行一个求和,如下图所示。我们要尽量减小预测值和实际值的这个平方误差和。1/m表示尝试是平均误差最小,1/2m,通常是这个数的一半。

        简单的说,我们将这个问题变为找到能使我的训练集中的预测值与实际值的差的平方和的1/2m最小的Ɵ0和Ɵ1的值。因此,这将是我的线性回归的整体的目标函数(这就是代价函数),为了使它更加的清楚,我们需要改写这个函数。按照惯例,我们定义一个代价函数J,如下图所示,我们要做的是对Ɵ0和Ɵ1求J的最小值,J就是代价函数。

        代价函数也被称为平方误差函数(Squared error function),有时也被称为平方均方误差(Mean squared error)。为什么我们要求出误差的平方和,是因为误差平方代价函数,对于大多数问题,特别是线性回归问题都是一个合理的选择,其他代价函数也能很好的发挥作用,但是平方误差函数可能是解决线性回归问题最常用的手段了。在后面将更加详细的介绍J的工作原理以及尝试更加直观的解释它在计算什么,以及我们使用它的目的。

        总结,我们可以使用代价函数来衡量我们得到的假设函数的准确度。

    3.1.1 代价函数Intuition I

    上面我们介绍了代价函数数学上的定义,在这里让我们通过一些例子来获取一些直观的感受,看看代价函数到底是在干什么?

        回顾一下,上次我们讲到,我们想找到一条直线来拟合我们的数据。我们用 θ0和θ1 等参数得到了这个假设h,而且通过选择不同的参数,我们会得到不同的直线拟合,然后我们还有一个代价函数(cost function),这就是我们的优化目标(goal)。

     

        为了便于我们理解,我们需要将代价函数简化,如下图右边所示。 也就是我们可以将这个函数看成是 把 θ0 设为0,假设函数变为θ1*x,所以我只有一个参数,唯一的区别是现在 h(x) 等于 θ1*x,只有一个参数 θ1 ,所以我的 优化目标是将 J(θ1) 最小化,用图形来表示就是如果θ0 等于零,也就意味这我们选择的假设函数会经过原点。如下图所示。

        试着更好的理解代价函数这个概念,我们需要理解这两个重要的函数,一个是假设函数,一个是代价函数。

        假设函数就是一个关于x房子大小的函数,与此不同的数,代价函数是关于θ1的函数,而θ1控制着这条直线的斜率,我们将这些函数画出来,试着更好的理解它们,如下图所示。

        先从假设函数开始,我们的数据集包含了三个点(1,1)(2,2),(3,3)。选择θ1=1,我们的假设函数看起来就是下图所示的一条直线,横轴表示的是房子的价格x。我们将θ1定为1,我们想要做的是算出在θ1=1的时候J(θ1)是多少。

    所以我们按照这个思路来计算代价函数的大小和之前一样代价函数定义如图中所示, 对这个误差平方项进行求和,简化以后就等 三个0的平方和,当然还0。 现在在代价函数里,我们发现所有这些值都等于0 因为对于我所选定的这三个训练样本 ( 1 ,1 ) (2,2) 和 (3,3) ,如果 θ1 等于 1 那么 h(x(i)) 就会正好等于 y(i),所以 h(x) - y 所有的这些值都会等于零,这也就是为什么 J(1) 等于零。

    在下图的右边是对应的代价函数,要注意的是我们的代价函数是关于θ1的函数,当我们描述代价函数的时候,横轴表示的是θ1,J(1)等于0,我们有了一个点,我们来看其他一些样本,θ1可以被设定为某个范围内的各种取值,可以使负数等,如果θ1=0.5会发生什么?

    如下图所示,我们发现代价函数后面的求和,就是蓝色线段的高度的平方求和,我们可以计算出J(0.5)=0.58,如下图中所示,将这个点在右边图中画出来,

    这样一步步的得到更多的点,我们就可以一步步的画出代价函数对应的曲线。如下图右边所示。

        我们回顾一下,对于不同的θ1的取值,对应着不同的假设函数,或者说对应于左边一条不同的拟合直线,对于任意的θ1,你可以计算出不同的J(θ1),我们可以利用这些画出右边的这条曲线。现在,你还记得学习算法的优化目标是我们想找一个θ1,使得J(θ1)最小,看图中J(θ1)的曲线可以知道,使J(θ1)最小的θ1的值是1,从图中的左边可以看出,θ1=1确实对应着最佳的数据拟合直线,我们最后能够完美的拟合,这就是为什么最小化J(θ1),对应着寻找一个最佳拟合直线的目标。

        这里我们使用图形帮助我们理解代价函数,为了便于理解,我们将θ0设定为0,下面我们将回到原来的问题,即不将θ0设定为0,画出存在θ1和θ0的代价函数的图形,希望能够帮助我们更好的理解代价函数。

    3.1.2 代价函数Intuition II

    这一小节,我们将更加深入的学习代价函数的作用,和之前一样,下图所示的是几个重要的公式,包含了假设h、参数θ、代价函数、以及优化目标goal。与上一节不同的是我们将假设函数写为关于θ0和θ1的函数。

    首先我们同样来理解假设函数和代价函数,存在两个参数的时候,可能会得到如下所示的一个三维曲面图,下面的两个轴分别表示θ0和θ1,纵轴表示J(θ0,θ1),你改变θ0和θ1,会得到不同的代价函数J(θ0,θ1),J(θ0,θ1)对于某个特定的(θ0,θ1),这个曲面的高度,也就是竖直方向的高度,就表示代价函数J(θ0,θ1)的值。

    后面不再使用三维曲面图来解释代价函数,将使用轮廓图(contour plot/figure)来进行解释。如下图右边所示就是一个轮廓图。

        横轴表示的是θ0,纵轴表示的是θ1,而这些一圈一圈的椭圆形,每一个圈表示J(θ0, θ1)相同的所有点的集合。一系列同心椭圆的中心点就是最小值。其实轮廓图就是等高线图,相当于三维曲面图在一个平面上的投影。

        接下来让我们看几个简单的例子,在这里有一个点(蓝色标记的),θ0是800,θ1是大概是-0.15,这个(θ0,θ1)组,对应于左边这样一条假设函数直线,与纵轴相交的地方是800,斜率大概是-0.15,但是这条直线不能很好的拟合所有数据,你也发现了,这个代价值所在的位置离中心点(最小值)也比较远,也就是说这个代价值是比较远的。如下图所示。

        后续我们将遇到更高维度、更多参数、更加复杂的情况。我们需要做的是编写程序自动找出θ0和θ1这样的值。下一节将介绍一种能够自动找出θ0和θ1的算法。

    展开全文
  • 我们通过一个预测房价的例子,来给出解决回归问题的一种常用算法函数:平方误差代价函数。(回归问题属于监督学习) 预测房价的例子如下: 已有大量的已知数据(房子大小,房价),将房子大小作为x轴数据,对应的...
  • 代价函数 Cost Function

    千次阅读 2018-07-26 22:17:02
    1、代价函数什么?  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。 2、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。  比如,...
  • 目标函数,损失函数和代价函数 基本概念: ...在分类或者回归问题中,通常使用损失函数(代价函数)作为其目标函数。损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,损失函数越好,通常模型的性能越...
  • 1. Sigmoid激活函数和交叉商代价函数 2. Softmax激活函数和对数似然成本函数 3. tanh激活函数
  • 关于代价函数的理解

    千次阅读 2017-03-30 22:33:58
    假设拟合直线为,代价函数(cost function)记为则代价函数: 为什么代价函数是这个呢?首先思考:什么是代价? 简单理解代价就是预测值和实际值之间的差距,那对于多个样本来说,就是差距之和。如果我们直接使用 ...
  • SoftMax和代价函数

    2017-07-08 15:23:41
    逻辑回归和SoftMax的理解:逻辑回归逻辑回归代价函数 这是逻辑回归的代价函数. 理解这个代价函数: 假设函数hθ代表的是预测y=1的概率(因为假设二值分布满足伯努利分布) - 例如:如果将x=1输入假设函数当中,...
  • 目标函数( Object Function )定义为:代价函数+ 正则化项(解决过拟合问题),即是最终的优化函数。 接下来通过一个简单的例子表2-1来了解这三种函数的具体含义和它们在线性回归算法中的作用。 机器学习的...
  • 机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数什么区别? 首先给出结论:损失函数和代价函数是同一个东西, 目标函数是一个与他们相关但更广的概念,对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数(loss ...
  • logistic回归代价函数

    千次阅读 2016-01-13 11:30:08
    logistic回归的代价函数如下所示: 其中log函数是从Square Error优化得来的的,如果cost函数为square Error,则公式为: 采用log函数,曲线特性与Square Error相似,而且能解决logistic回归的Square Error函数...
  • 交叉熵代价函数(作用及公式推导)

    万次阅读 多人点赞 2016-04-02 18:22:52
    交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的输出值与实际值的一种方式。与二次代价函数(Quadratic cost function)相比,它能更有效地配合反向传播算法,促进ANN的训练。
  • 机器学习:神经网络代价函数总结

    千次阅读 2018-04-21 19:35:20
    神经网络代价函数 1. 代价函数基本定义 代价函数是衡量模型预测输出值与目标真实值之间差距的一类函数,在一些场景中也称为目标函数。 在神经网络中,代价函数(如二次误差函数)衡量输出值与真实值之间的误差...
  • 交叉熵代价函数详解

    千次阅读 2019-03-18 23:28:38
    事实上,代价函数发生改变之后我们不能很精确的定义什么是「相同」的学习速率。这就像对比苹果和橘子一样。对于这两种代价函数我都实验过一些不同的学习速率。如果你仍然好奇,那么事实是这样的:我在新的例子中选取...
  • 什么要用交叉熵作为代价函数

    千次阅读 2018-03-10 20:28:33
    对于大多数人来说,犯错是一件让人很不开心的事情。...这就是为什么我们在大部分的机器学习模型中,经常使用交叉熵函数作为代价函数的原因了。 参考: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html
  • 交叉熵代价函数
  • 交叉熵代价函数可以解决二次函数导致学习慢问题 对数释然函数常用来作为softmax回归的代价函数,如果输出层神经元是sigmoid函数,可以采用交叉熵代价函数。而深度学习中更普遍的做法是将softmax作为最后一层,此时...
  • 机器学习之代价函数、梯度理解

    千次阅读 2018-03-14 11:12:00
    代价函数也叫损失函数,训练... 过拟合和正则化的概念讲的好的文章:http://blog.csdn.net/cc18868876837/article/details/61414327平方误差代价函数(均方误差)可能是解决回归问题常用的手段。在线性回归中最常...
  • softmax的log似然代价函数(公式求导)

    万次阅读 多人点赞 2016-04-02 21:59:01
    在人工神经网络(ANN)中,softmax通常被用作输出层的激活函数。这不仅是因为它的效果好,而且因为它使得ANN的输出值更易于理解。同时,它配合log似然代价函数,其训练效果也要比采用二次代价函数的方式好。
  • ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201611/25/1480060169_614728.png) 请问这个代价函数什么方法解?具体参见《Bundled Camera Path for video stabilization》中
  • 机器学习--代价函数

    2018-06-27 17:07:00
    1 代价函数 在线性回归中我们有一个像这样的训练集,m代表了训练样本的数量,比如 m = 47。而我们的假设函数,也就是用来进行预测的函数,是这样的线性函数形式:hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x。 接下来我们...
  • ANN激活函数与代价函数等等等总结

    千次阅读 2018-10-11 19:06:27
    激活函数 sigmod梯度消失的解释:反向传播,sigmod函数接近饱和区时,变化缓慢,导致梯度接近0,经过几层网络的叠加,每层激活函数都需要相乘,梯度消失.(sigmod函数...解决办法:batchNorm 前馈网络,调整W,增设...
  • 交叉熵代价函数(作用及公式推导

    千次阅读 2018-01-03 09:41:43
    交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价...
  • 逻辑回归的代价函数的推导

    千次阅读 2018-08-23 10:03:50
    这是一篇转载来的文章,写得非常通俗易懂。...要找参数w,首先就是得把代价函数(cost function)给定义出来,也就是目标函数。  我们第一个想到的自然是模仿线性回归的做法,利用误差平方和来当代价...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 138,302
精华内容 55,320
关键字:

代价函数是解决什么问题