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深度学习(十三)——loss及其梯度

MSE：均方差
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需要求偏导的参数，要特别写出来
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因为是动态图，所以要再次求mse
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两种求梯度的写法
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softmax
由来
输出的值想要最大的，认为转化为概率0-1
如果用sigmoid，概率相加可能不等于1
softmax：把值大的变的更大，值小的压缩到密集的空间，差距拉大，所以叫soft version of max，最大的极度舒适版本呀==！
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i=j时
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i!=j
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总结：
只有i=j时，偏导为正
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他