神经网络中的各种损失函数介绍

不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中,我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。
损失函数的简要介绍
损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网络的参数(权重)来很大程度地减少神经网络的损失。通过神经网络将目标(实际)值与预测值进行匹配,再经过损失函数就可以计算出损失。然后,我们使用梯

Django2.0手册:Django快捷函数

包 django.shortcuts 收集助手函数和“跨”多级mvc的类,换句话说,为了方便起见,这些函数/类引入受控耦合。render()¶render(request, template_name, context=None, content_type=None, status=None, using=None)[source]¶将给定的模板与给定的上下文字典组合在一起,并以渲染的文本返回一个

Flask教程:Step 5: 视图函数

现在数据库连接已经工作我们可以开始编写视图函数。我们需要四个视图函数:显示条目¶简化查询 例子。视图函数将会把条目作为字典传入 show_entries.html 模版以及返回渲染结果:@app.route(‘/’)def show_entries():cur = g.db.execute(‘select title, text from entries order by id desc’)ent

零基础学Python:函数练习

已经学习了函数的基本知识,现在练习练习。完成下面练习的原则:请读者先根据自己的设想写下代码,然后运行调试,检查得到的结果是否正确我也给出参考代码,但是,参考代码并不是最终结果读者可以在上述基础上对代码进行完善如果读者愿意,可以将代码提交到github上,或者到我的QQ群(群号:26913719)中跟大家分享讨论解一元二次方程解一元二次方程,是初中数学中的基本知识,一般来讲解法有:公式法、因式分解法

零基础学Python:函数(3)

在设计函数的时候,有时候我们能够确认参数的个数,比如一个用来计算圆面积的函数,它所需要的参数就是半径(πr^2),这个函数的参数是确定的。然而,这个世界不总是这么简单的,也不总是这么确定的,反而不确定性是这个世界常常存在的。如果看官了解量子力学——好多人听都没有听过的东西——就更理解真正的不确定性了。当然,不用研究量子力学也一样能够体会到,世界充满里了不确定性。不是吗?塞翁失马焉知非福,这不就是不

零基础学Python:函数(4)

还记得在《迭代》中提到的那几个说出来就让人感觉牛X的名词吗?前面已经学习过“循环”、“遍历”和“迭代”了。现在来看“递归”。递归什么是递归?这是对“递归”最精简的定义。还有故事类型的定义.如果用上面的做递归的定义,总感觉有点调侃,来个严肃的(选自维基百科):最典型的递归例子之一是斐波那契数列,虽然前面用迭代的方式实现了它,但是那种方法在理解上不很直接。如果忘记了这个数列的定义,可以回到《练习》中查

零基础学Python:函数(2)

在上一节中,已经明确了函数的基本结构和初步的调用方法。但是,上一节中写的函数,还有点缺憾,不知道读者是否觉察到了。我把结果是用print语句打印出来的。这是实际编程中广泛使用的吗?肯定不是。在程序中,函数是一段具有抽象作用的代码。一般情况下,通过它可以得到某个结果,这个结果有一个专有名字,叫做“返回值”。返回值会继续被用到程序中的某个地方。返回值为了能够说明清楚,先编写一个函数。还记得斐波那契数列

零基础学Python:函数(1)

函数,对于人类来讲,能够发展到这个数学思维层次,是一个飞跃。可以说,它的提出,直接加快了现代科技和社会的发展,不论是现代的任何科技门类,乃至于经济学、政治学、社会学等,都已经普遍使用函数。下面一段来自维基百科(在本教程中,大量的定义来自维基百科,因为它真的很百科):函数词条函数,从简单到复杂,各式各样。前面提供的维基百科中的函数词条,里面可以做一个概览。但不管什么样子的函数,都可以用下图概括:有初

零基础学Python:常用数学函数和运算优先级

在数学之中,除了加减乘除四则运算之外——这是小学数学——还有其它更多的运算,比如乘方、开方、对数运算等等,要实现这些运算,需要用到python中的一个模块:Math使用math模块math模块是标准库中的,所以不用安装,可以直接使用。使用方法是:用import就将math模块引用过来了,下面就可以使用这个模块提供的工具了。比如,要得到圆周率:这个模块都能做哪些事情呢?可以用下面的方法看到:dir(