机器学习中的损失函数是什么?
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它和激活函数有什么区别?

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2021-01-08 02:51 更新 🍊小桔子 •  1552
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损失函数是模型预测的值与实际值之间误差的度量。例如,假设我们希望预测数据点xi的值yi。设𝑓𝜃(xi)用参数𝜃表示点xi的某个任意模型的预测或输出。损失函数之一可能是: i=1n(yifθ(xi))2 此函数称为L2损失。训练我们上面提到的假设模型就是找到使这个总和最小化的𝜃过程。 ReLU是一种人工神经网络中常用的激励函数。一个简单的示例是𝑚𝑎𝑥(0,xi),如果输入xi为负,则输出0;如果输入xi为正,则输出xi,这种操作称为单侧抑制。对于使用特定神经结构的特定问题,选择哪种函数是最好的,这一点仍在讨论中。然而,这些表示对于使高维数据线性可分离是必不可少的,这是神经网络的众多用途之一。

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2021-01-08 03:23 更新 Lisa •  1167