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深度学习中的损失函数总结以及Center Loss函数笔记
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目标函数，损失函数，代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_error):均方误差损失. K.mean(
企鹅号小编
2018-01-31
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PyTorch实现自由的数据读取
批量计算
北京 上海巡回站 | NVIDIA DLI深度学习培训 2018年1月26/1月12日 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共3850个字，6张图，预计阅读时间：10分钟。 很多前人曾说过，深度学习好比炼丹，框架就是丹炉，网络结构及算法就是单方，而数据集则是原材料，为了能够炼好丹，首先需要一个使用称手的丹炉，同时也要有好的单方和原材料，最后就需要炼丹师们有着足够的经验和技巧掌握火候和时机，这样方能炼出绝世好丹。 对于刚刚进入炼丹行业的炼丹师，网上都有一些前人总结的炼丹技巧，同时也有很
企鹅号小编
2018-01-24
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