国防科学技术大学_图像数据增强_tensorflow tensorboard 可视化好帮手_中国AI数据

2019-11-25

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y_out ,'r--',label ='交叉熵损失')plt.plot(x_array,xentropy_sigmoid_y_out,'k-。',label ='交叉熵Sigmoid损失') plt.plot(x_array,xentropy_weighted_y_out,g:',label ='加权交叉灌装损失(x0.5)') plt.ylim(-1.5,3)plt.legend(loc ='右下角',prop = {'size':11})plt.show() 图5:分类损失函数图。 还有更多… 下表总结了我们描述的各种损失函数: 损失函数的使用效益缺点 L2 回归更StabIe 那么强劲 L1 后备力量更稳定 PSUedO-HUber RegreSSiOn 更稳定和更稳定一个参数 铰链规范为SVM中的使用创造了最大利润率受异常值影响的无边界损失 TenSorFlow方法 损失函数的使用效益缺点 交叉熵分类更稳定无界损失,更不稳健 其余的分类损失函数都与交叉熵损失的类型有关。交叉熵S形损失函数用于无比例logit上,因此优先于计算S型和交叉熵,因为Ten

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