当任务在试图预测数值时,最常见的损失函数是平方误差(squared error),即预测值与实际值之差的平方。 当试图解决分类问题时,最常见的目标函数是最小化错误率,即预测与实际情况不符的样本比例。有些目标 函数(如平方误差)很容易被优化,有些目标(如错误率)由于不可微性或其他复杂性难以直接优化。在这 些情况下,通常会优化替代目标。
当任务在试图预测数值时,最常见的损失函数是平方误差(squared error),即预测值与实际值之差的平方。 当试图解决分类问题时,最常见的目标函数是最小化错误率,即预测与实际情况不符的样本比例。有些目标 函数(如平方误差)很容易被优化,有些目标(如错误率)由于不可微性或其他复杂性难以直接优化。在这 些情况下,通常会优化替代目标。
本文标题:Day 2595:学习
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