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RNN的损失函数与优化算法解析

RNN的损失函数常用交叉熵(用于分类问题)、平均平方误差(用于回归问题)等。优化算法主要采用反向传播时间算法(BPTT),并可使用LSTM或GRU变体缓解梯度问题。选择合适的损失函数和优化算法对RNN性能至关重要。

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uuwfjwer 2021-07-12 07:55:17

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HCPcry 2021-07-12 06:46:57

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TensorFlow损失函数(定义和使用)详解

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例如,你有一个神经网络,通过该网络可以获取一些与房屋有关的数据并预测其价格。在这种情况下,你可以使用MSE(均方误差)损失。基本上,在输出为实数的情况下,应使用此损失函数

2020-04-17 10:01:51

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从上面阐释的步骤可以看出,神经网络中的权重由损失函数的导数而不是损失函数本身来进行更新或反向传播。因此,损失函数本身对反向传播并没有影响。下面对各类损失函数进行了展示:

2019-05-05 11:42:58

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训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

作者:Onepagecode来源:DeepHubIMBA神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计,然后为了减少下一次评估的误差,需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新,这个函数

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基于YOLOX目标检测算法的改进

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