Dec 22, 2023 这里: y 是二元标签,要么是0要么是1。 p 是模型预测为1的概率。 交叉熵损失通过这样的数学形式,有效地衡量了模型输出和真实标签之间的差异,成为优化分类器的关键。在实际训练过程中,我们通过不断迭代模型参数来最小化这个损失值,从而提高模型的准确性。 回到二个问题:和transformer预 ... From bing.com
8本电子书免费送给大家,见文末。 常见的 Loss 有很多,比如平方差损失,交叉熵损失等等,而如果想有更好的效果,常常需要进行loss function的设计和改造,而这个过程也是机器学习中的精髓,好的损失函数既可以反映模型的训练误差,也可以反映模型的泛化误差,可参考以下几种思 … From bing.com
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