softmax交叉熵损失函数 为什么交叉熵cross-entropy可以用于计算代价？

为什么交叉熵cross-entropy可以用于计算代价？

如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？

请问神经网络有多个输出的回归问题，损失函数如何定义比较合理？

在我看来，多重输出与损失函数的类型选择没有直接关系。一般来说，使用交叉熵是没有问题的，即使MSE也不会产生特别显著的差异。但是，最好添加范数的正则化因子（计算量较少）。然而，输出的大小是影响算法收敛性的关键因素，因为如果需要对结果进行归一化也是非常耗时的。如果有太多的输出，例如，超过1000，您可以尝试分层softmax。有关代码，请参阅word2vec。希望对您有所帮助

这个问题很常见，因为网络的损耗函数是自己设计的。如果不指定，则有两种损失函数：均方误差和交叉熵。损失函数的结果如下。中误差当然是指输出和标签之间的差的平方和的平均值。计算方法如下：

卷及神经网络中loss怎么计算？

torch是目前非常流行的深度学习框架。如果你想学习它，最好先学习一些python编程基础，因为很多用户都使用它，python的代码都是用python开发的。在学习了一点Python之后，它将有助于你理解和学习更多关于Python的知识。比如，要盖房子，就要打好基础。

网上有很多关于Python的免费教程。在今天的文章中，我写了一篇关于学习python的文章。在理解了python的一些基本语法之后，我可以编写和运行一些简单的python程序，然后我就可以开始学习python了。在其官方网站上有一个学习教程供参考：http:http:www.python.com//pytorch.org/教程/

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