在分类问题中,我们通常使用交叉熵损失,而不是平方误差损失的主要原因是: 输出解释不同。分类使用概率,而回归使用具体预测值。交叉熵更适合度量概率分布之间的距离 本栏目推荐文章解决 DELPHI 中执行外部命令出现屏幕一闪的问题的方法函数的参数类型从C++CLI工程的依赖库引用问题看.Net加载程序集机制【C语言】函数的递归调用Maven常见问题与原理技巧NUS CS1101S:SICP JavaScript 描述:一、使用函数构建抽象asp.net mvc4 controller构造函数函数返回值Hive常见问题VIM/NeoVIM:解决LuaSnip下Tab按键跳转冲突问题误差 函数 损失 问题误差 函数 损失 问题 函数 深度 损失 问题 函数 损失 函数 损失 常用 损失 序列 函数 深度 函数 深度 损失 基础 函数 损失pytorch 函数 网路 神经 损失 函数 损失giou diou 残差 函数 损失 网络