华盛顿大学_bp反向传播算法_深度学习项目实战-关键点定位视频教程_中国AI数据

2019-11-25

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l([500,],1) 铰链损耗主要用于支持向量机,但也可以用于神经网络。它旨在计算两个目标类别1和-1之间的损失。在下面的代码中,我们使用目标值1,因此我们的预测越接近1,则损失值越低: 合页_y_vals = tf.maximum(0。,1.-tf.mul(target,x_vals))合页_y_out = sess.run(hinge_y_vals) 二元情况下的交叉熵损失有时也称为逻辑损失函数。它是在我们预测两个类别0或1时发生的。我们希望测量从实际类别(0或1)到预测值的距离,该值通常是介于0和1之间的实数。要测量该距离,我们可以使用信息论中的交叉熵公式,如下所示: xentropy_y_vals =-tf.mul(目标,tf.log(x_vals))-tf.mul((1。-目标),tf.log(1。-x_vals)) xentropy_y_out = sess.run(xentropy_y_vals) 8. S型交叉熵损失与先前的损失函数非常相似,不同之处在于,在将x值放入交叉熵损失之前,先通过S型函数对其进行变换,如下所示: xentropy_sigmoid

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