损失函数在神经网络权值更新中的应用
是通过衡量模型预测结果与真实标签之间的差异来指导权值的调整。损失函数是神经网络训练过程中的一个关键组成部分，它用于评估模型的性能，并提供一个可优化的目标。
在神经网络中，权值是模型的参数，通过不断调整权值，使得模型的预测结果与真实标签之间的差异最小化。损失函数的作用就是衡量这种差异的大小。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。
损失函数的选择取决于具体的任务和模型结构。例如，在回归问题中，常用的损失函数是均方误差，它衡量模型预测值与真实值之间的平均差异。而在分类问题中，常用的损失函数是交叉熵，它衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。
在神经网络的训练过程中，通过反向传播算法计算损失函数对权值的梯度，然后使用优化算法（如梯度下降）根据梯度的方向来更新权值。通过不断迭代这个过程，神经网络的权值逐渐调整，使得损失函数的值不断减小，模型的性能也逐渐提升。
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浏览 0提问于2019-08-20得票数 3
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网格搜索还是梯度下降？
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假设我们有一个神经网络，它的激活函数之一是参数a的函数，我们想找出导致验证集损失最小的权重和参数a，哪一个更好？：
将某一参数视为参数。由于网络的损失是参数a的函数，所
浏览 0提问于2019-10-28得票数 4
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浏览 1提问于2020-07-15得票数 5
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2.2 .为什么我要用损失函数来确
浏览 2提问于2017-07-06得票数 4
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训练周期
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浏览 0提问于2019-08-13得票数 1
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浏览 3提问于2020-11-30得票数 0
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搜索了大量的研究论文，博客和视频，但找不到一个可以接受的答案，选择权重和偏差的神经网络。很少有人提到随机使用权重，但如果是这样的话，那不是不确定(模糊)吗？
浏览 0提问于2017-11-13得票数 -3
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浏览 0提问于2019-07-13得票数 1
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有这样的主张：
更新：，自从写这篇文章以来，我发现这在“深度学习”6.5.9节中有介绍。见。我还发现，这篇论文对Haber和Ruthotto的“深度神经网络<em
浏览 4提问于2014-05-06得票数 14
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梯度下降等优化函数利用代价函数
浏览 0提问于2019-01-28得票数 23
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浏览 0提问于2021-05-02得票数 0
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