相关阅读
相关 均方误差(MSE)
![在这里插入图片描述][85453c847a084dc2b556a8d4a25bb7b4.png] ![在这里插入图片描述][30131b08c10b459f9b4aaa
怼烎@相关 最小二乘法作为损失函数与均方误差(MSE)之间的区别
![20191009191333910.png][][日萌社][Link 1] [人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow Paddle
快来打我*相关 MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差)
![20191009191333910.png][] [日萌社][Link 1] [人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow Pa
相关 【深度学习】回归问题损失函数——均方误差（MSE）
神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数（loss function）来定义的。下面主要介绍适用于分类问题和回归问题的经典损失函数，并通过TensoFlow实现这些损失函
相关 Machine：RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差）
RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。 常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 ![RMSE(X, h
相关 损失函数之均方误差和交叉熵
一、均方误差函数： ![20210219130530344.png][] 其中，t是真实标签，y是网络预测值。 然后我们将其对权重w求导： 
爱被打了一巴掌相关 深度学习_损失函数(MSE、MAE、SmoothL1_loss...)
[(102条消息) 深度学习\_损失函数(MSE、MAE、SmoothL1\_loss...)\_Xiaobai\_rabbit0的博客-CSDN博客\_mse损失函数][10
相关 神经网络经典损失函数-交叉熵和均方误差
在神经网络中，如何判断一个输出向量和期望的向量有多接近呢？交叉熵（cross entropy）是常用的方法之一，刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用较多的一种损失函数
相关 【代价函数】MSE：均方误差（L2 loss）
MSE均方误差（L2 loss） 1.代码展示MAE和MSE图片特性 import tensorflow as tf import matplotl
相关 Tensorflow笔记：反向传播，搭建神经网络的八股,(损失函数loss，均方误差MSE，反向传播训练方法，学习率)
一、反向传播 反向传播：训练模型参数，在所有参数上用梯度下降，使 NN 模型在训练数据上的损失函数最小。 损失函数（loss）：计算得到的预测值 y 与已知答案
还没有评论，来说两句吧...