输出层的设计：输出层所用的激活函数，要根据求解问题的性质决定。一般地，回归问题可以使用恒等函数，二元分类问题可以使用sigmoid函数，多元分类问题可以使用softmax函数。1、恒等函数回归问题用恒等函数，恒等函数会将输入按原样输出，对于输入的信息，不加以任何改动地直接输出。2、softmax函数分类问题用softmax函数： 是表示的指数函数（e=2.7182…）。假设输出层共有n个神经元，计
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2023-10-16 20:10:24
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MSE 均方差损失（ Mean Squared Error Loss）MSE是深度学习任务中最常用的一种损失函数，也称为 L2 LossMSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全相同时为0，误差越大，该值越大 MSE 曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下降算法，是比较常用的一种损失函数。而且，MSE 随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于函数的收敛，
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2023-08-14 11:28:48
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一、概念区别1. 均方差损失函数（MSE）简单来说，均方误差（MSE）的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值2. Cross-entropy（交叉熵损失函数)交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。它刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。二、为什么不用MSE（两者区别详解）原因 1：交叉熵
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2023-08-08 10:43:03
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# 实现MSE神经网络的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何实现“MSE神经网络”。MSE（Mean Squared Error）是一种常用的损失函数，用于衡量神经网络的性能。以下是实现MSE神经网络的步骤：
步骤|操作
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1|准备数据
2|构建模型
3|编译模型
4|训练模型
5|评估模型
6|应用模型
接下来，我将一步步为你解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代
在大洋彼岸的新奥尔良，正在举行一年一度的机器学习顶会：ICLR 2019。今年，ICLR19共收到了1578篇投稿，较去年增长60%。在这1600篇论文中，MIT的“彩票假设”理论从中脱颖而出，其论文斩获今年的最佳论文。这是项什么研究？研究人员证明，将神经网络包含的子网络缩小至原来的十分之一，依旧不会影响训练精度，甚至于，压缩后的模型可能比原神经网络更快！来看看今年的研究新风向。彩票假设这篇获奖论
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2023-10-09 21:36:47
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线性神经网络与感知器的主要区别线性神经网络与感知器的主要区别: 感知器的传输函数只能输出两种可能的值，而线性神经网络的输出可以取任意值，其传输函数是线性函数。 线性神经网络在收敛的精度和速度上较感知器都有了较大提高，但由于其线性运算规则，它也只能解决线性可分的问题。 线性神经网络在结构上与感知器网络非常相似，只是神经元传输函数不同。例子若网络中包含多个神经元节点，就能形成多个输出，这种线性神经网络
损失函数是设计神经网络中很重要的一个关键因素，面对特定的问题，我们要设计不同的损失函数，比如我们参数kaggle比赛时，一般赛事举办者都会给出来一个损失函数。损失函数是模型对数据拟合程度的反映，拟合的越差，损失函数的值就应该越大，同时我们还期望，损失函数在比较大时，它对应的梯度也要比较大，这样的话更新变量就可以更新的更快一点。事实上，我们对损失函数的也就两个方面的要求，首先要能反映出你求解问题的真
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2023-10-18 07:44:38
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一、损失函数(loss) [前向传播的预测值y与已知答案y_的差距]： 1.优化目标：使loss达到最小值。 2.优化方法：均方误差（mse） 交叉熵（ce） 自定义详解：1.均方误差mse：公式：函数：loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))tf.reduce_mean(x) :表示计算所有元素的平均值。
原创
2018-09-25 16:51:00
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Neural Network 神经网络MLP多层感知机和它的基础 MLP（Multi-Layer Perceptron），即多层感知器，是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。M
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2023-09-09 06:54:29
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一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示： 下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。 优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解缺点：不是特别的稳健，为什么？因为当函数的输入值距离中
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2023-07-21 17:28:06
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从头推导与实现 BP 网络回归模型目标学习 \(y = 2x\)模型单隐层、单节点的 BP 神经网络策略Mean Square Error 均方误差\[MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2
\]模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\)算法朴素梯度下降。在每个 epoch 内，使模型对所有的训练数据都误差最小化。网络结构For
损失函数损失函数用来表示预测值(y)与已知答案(y_)的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。1.均方误差mse：n个样本的预测值y与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。在Tensorflow中用loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))例子
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2023-10-10 21:06:16
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缩写:NN: neural network, 神经网络MSE: Mean Squared Error, 均方误差CEE: Cross Entropy Error, 交叉熵误差.(此缩写不是一个conventional缩写)标记符号:\(net\)或\(net_i\), 净输出值, \(net = w^Tx\)\(a\)或\(a_i\), 神经元的激活函数输出值: \(a = f(net)\)本文所
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2023-10-30 23:48:05
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常见的损失函数1.均方误差损失函数（MSE）J(θ)=∑ni=1(y(i)−y(i)′)2n
J
(
θ
)
=
∑
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2023-08-18 16:18:22
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模型准确率不高的常见原因模型的准确率不高，模型的metrics达不到预期，常见的原因有以下几方面：1、数据集问题数据集中缺失值过多数据集每个类别的样本数目不均衡数据集中存在异常值数据集中的数据对预测结果帮助不大（例如使用年龄预测性别）2、数据处理算法设计和实现问题数据处理参数有误未对数据进行归一化特征提取算法（如果使用了）存在错误train和validation数据处理方式不一致3、算法设计和实现
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2023-05-23 15:36:40
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1.关于神经网络构建一个神经网络，首先要构造他的模型，有几层，每层有多少个神经元；然后要配置学习过程，也就是编译的这个过程，这个过程需要选择合适的optimizer（优化器），loss（损失函数），metrics（监控指标）；最后是学习过程fit，这一步要指定循环多少个轮次epochs，每次处理多少个数据batch_size：##两种构建模型的方式
#Sequential()类
from kera
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2023-10-25 15:10:25
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数值稳定性神经网络的梯度考虑如下有d层的神经网络计算损失ℓ关于参数 Wt 的梯度数值稳定性的常见问题梯度爆炸：1.5100 约等于 4 x 1017梯度消失：0.8100约等于 2 x 10-10例子：MLP加入如下MLP（为了简单省略了偏移）梯度爆炸使用ReLU作为激活函数如果d-t很大，值将会很大梯度爆炸的问题值超出值域（infinity）
对于16位浮点数尤为严重（数值区间6e-5到6
文章目录1、背景2、loss3、metrics4、对比5、当Loss和Metrics定义都是mse时，为什么显示不同6、optimizer7、参考资料 1、背景在神经网络的训练过程中，我们总是需要选择编译（compile）步骤的三个参数，loss， metrics，optimizer 。那么他们到底代表什么含义呢？ 损失函数（loss function）：网络如何衡量在训练数据上的性能，即网络如
问题描述 这几天在用TensorFlow搭建一个神经网络来做一个binary classifier，搭建一个典型的神经网络的基本思路是： 定义神经网络的layers(层)以及初始化每一层的参数 然后迭代： 前向传播（Forward propagation） 计算cost（Compute cost）
原创
2021-07-08 16:52:06
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关于训练神经网络过程中Epoch、Batchsize、Iteration参数的理解在之前的学习过程中，对于Epoch、Batchsize、Iteration参数概念一直比较模糊，今天实在想弄明白学习了一下，这里是我的个人理解，希望能给大家一些帮助。Epoch 神经网络训练的过程为，首先初始化模型中各个神经元之间的权重、偏置等，之后对训练集进行预处理，将预处理的数据输入到模型中得到预测值，将得到的预
