Ehelehel
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学习笔记二

监督学习

1. 标注一个数据集 = , =1 梯度下降方法 + 针对视觉问题的技巧和策略

2. 定义损失函数 : 0,1 × ℕ → ℝ，衡量单个预测结果的"好/坏"

3. 解一个最优化问题，寻找使得总损失最小的参数 Θ ∗

学习笔记二_第1张图片 

交叉熵损失 Cross-Entropy Loss 

对于预测的类别概率 ∈ 0,1 和类别真值 ∈ 1, … , ，定义交叉熵损失为：

, = − log

学习笔记二_第2张图片

 

当预测准确时，即 = 0, 0, … , 1, … , 0 时，损失为 0

否则损失随目标类别概率 减小而增大

更一般地，对于两个概率向量 , ∈ 0,1 ， 相对于 的交叉熵定义为：学习笔记二_第3张图片

 

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