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原创 Catboost自定义损失函数初探
目录问题背景:二分类损失LogLoss公式推导代码实现多分类损失MultiLoss公式推导代码实现自定义Loss注意事项结语新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你...
2020-01-29 12:38:26 4362 9
原创 [飞桨-图像分类零基础学习笔记]class2-对交叉熵损失函数的补充理解
飞桨-图像分类零基础学习笔记【class2】-- 对交叉熵损失函数的补充理解文章目录飞桨-图像分类零基础学习笔记前言一、信息熵是什么?二、为什么是对数自然对数前言本节课程中主要使用飞桨实现了简单的SoftMax多分类模型。在模型讲解中,老师详细介绍了交叉熵损失函数的意义,本文主要是对信息熵描述理解的一点点补充一、信息熵是什么?生活中,我们常常用信息量的多少来评价一段信息,比如在聊天过程中,某人的一小段话,或者是某人发的信息以及图片,通过这些内容就可以推算出很多的其他情况。我们常常称这些
2021-03-04 21:56:36 205 1
MATLAB神经网络43个案例分析源代码
2016-10-22
空空如也
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