本文正在参加「金石计划」 前言 损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能,用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数,但是我们缺少细致的对...【查看原文】
上一节咱们讲解了最优化和深度学习的密切关系和区别。简单地说,在深度学习求解损失函数的时候,因为它没有解析解,因此必须借助最优化的算法来逼近求解。这个过程中产生了一系列问题,要一个个的搞定。在讲解具体的最优化算法之前,有必要先充分了解损失函数的各种特点和性质。这就是本节要讲的内容了。在深度学习中,损失函数是用来衡量预测结果与真实结果之间的差距的函数。损失函数的性质决定了模型的性能和训练效果。可微性:损失函数应当是可微的,这意味着可以计算出损失函数在任意一点处的导数。可微性是梯度下降法的基本前提,因为梯度下降
人工智能深度学习
梗直哥丶 2023-02-17
cross-entropy loss function 是在机器学习中比较常见的一种损失函数。在不同的深度学习框架中,均有相关的实现。但实现的细节有很多区别。本文尝试理解下 cross-entropy
机器学习深度学习
三翼鸟数字化技术团队 2023-08-17
1.函数调用(Function Calling) 学习如何使大语言模型连接到外部工具 1.1介绍 在API调用中,您可以描述函数规范,让模型智能地选择输出包含参数的JSON对象,过程中你以调用一个或多
OpenAI大语言模型
挑大梁 2024-05-25
本文正在参加「金石计划」 前言 现在建模比赛不用深度学习的知识和技能竞争力就比较落后了,况且我也任职人工智能开发工程师,对这一块的理论和实战都比较多。而且对于学习深度学习方面知识我也比较熟悉疑难点和重
编程人工智能深度学习
fanstuck 2023-04-11
基于最优传输思想设计的分类损失函数EMO解决了交叉熵损失函数在某些场景暴露的一些问题,如偏离评价指标、过度自信等,它源于交叉熵损失函数,能大幅提高 LLM 的微调效果。交叉熵损失函数是最常用的一种损失函数。在机器学习中,损失函数是衡量模型性能的关键性指标,它不仅指导着模型的训练过程,影响模型的优化方向,还直接影响到最终模型的泛化能力和实用性,对于实现高效、准确的机器学习模型至关重要。常用的损失函数主要可以分为两大类:分类问题的损失函数和回归问题的损失函数。今天我就从这两大类入手,介绍6个深度学习最常用的损
深度学习机器学习
深度之眼官方账号 2024-03-25
今年以来,至少有16家中小银行增资扩股方案获批准。
时代周报 2024-11-14
工作心累源于人际情绪,分清本质问题,技术化解。
张良计 2024-11-14
降本增效的同时,蔡浩宇也要带米哈游寻找下一个“原神”。
连线Insight 2024-11-14
现金为王
家办新智点 2024-11-14
在快节奏中,人人都想找回宁静。
价值星球Planet 2024-11-14
年轻人养宠,比养自己上心
沥金 2024-11-14
Scaling Laws 崩了?
爱范儿 2024-11-14
不支持“盲操作”是触摸屏最大的硬伤。
电车通 2024-11-14
“AI泡沫”还是AGI?
智东西 2024-11-14
德国计划换窗玻璃提升高铁5G信号。
网优雇佣军 2024-11-14
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