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

预测性维护:使用卷积神经网络(CNN)检测传感器故障

 

在机器学习中,随着时间的推移,预测维修的话题变得越来越流行。
在本文中,我们将看一个分类问题。我们将使用Keras创建一个卷积神经网络(CNN)模型,并尝试对结果进行直观的解释。
数据集
我决定从evergreenUCIrepository(液压系统的状态监测)中获取机器学习数据集(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Condition

半天2k赞火爆推特,李飞飞高徒发布33条神经网络训练秘技

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。
同学,现在有一份33条神经网络训练秘笈,摆在你面前。
AI大佬AndrejKarpathy (简称AK),刚刚发布了一篇长长长长博客,苦口婆心地列举了33条技巧和注意事项,全面避免大家踩坑,推特已有2,300多赞。

AK在斯坦福读博的时候,是飞飞实验室的成员,毕业去了OpenAI,然后又成了特斯拉的AI负责人,直