BP神经网络——从二次代价函数(Quadratic cost)到交叉熵(cross-entropy cost)代价函数

二、机器学习基础4(代价函数) 代价函数 通过代价函数获得参数,来寻找最优解的目标函数。 常用平方差代价函数: 假设函数 平方误差代价函数:将实际数值与拟合数值做差。 最优解即为代价函数的最小值。 为什么代价函数要非负? 只要设计的目标函数有下界,基本上都可以,代价函数非负更为方便。 常见代价函数 1.二次代价函数(quadratic cost) 其中J表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数。 2.交叉熵代价函数(cross-entropy) ... 阅读详情
                       

通过下文的阐述我们可以获得以下信息:

  1. 反向传播(back propagation)算法是一个计算框架(或者计算流程)

    既然是一个计算框架,便与代价函数的具体形式(无论是二次代价还是交叉熵代价函数,只要能将预测的误差映射为一个标量,当然这一映射要满足特定的物理意义)无关。正因为如此,我们可将任何满足特定条件的代价函数embedded反向传播的计算过程。

  2. 不同代价函数在计算上的不同

    不同代价函数的不同就在于step 2,计算单样本的预测误差对最后一层各神经元的输入(zz,进一步可将上式化简为:

机器学习(11.3)--神经网络(nn)算法的深入与优化(3) -- QuadraticCost(二次方代价函数)数理分析         在前面的文章已经对神经网络的基本算法流程做了详细的介绍    机器学习(1)--神经网络初探    机器学习(10.4)--手写数字识别的不同算法比较(4)--神经网络    在这中间使用的就是QuadraticCost(二次方代价函数),其实在我们代码中并没有相关的代码,那这个所以的代价函数是什么?    在文章 机器学习(7)--梯度下降法(GradientDescent)的简... 阅读详情

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