百度做网站吗,个人主页网站制作,404page wordpress,wordpress不写标题发布分类问题用交叉熵#xff0c;回归问题用均方误差。
至于原因#xff0c;可以看看它们的函数式#xff0c;主要是两种损失函数对分类和回归结果误差的衡量的方式不同。比如#xff0c;交叉熵#xff0c;在分类时#xff08;热编码#xff09;#xff0c;如果分类正确回归问题用均方误差。
至于原因可以看看它们的函数式主要是两种损失函数对分类和回归结果误差的衡量的方式不同。比如交叉熵在分类时热编码如果分类正确则损失值为零否则就有个较大的损失值然后反向传播能够更好地更新权重同理均方误差mse则是用来测算距离很好地衡量了预测的实数值和事实值之间的数值大小的差异程度如果很大则bp之后权重更新会较为明显反之则只是微调权重。
综上这两种损失函数都是为了更好地衡量你的真实结果与预测结果之间的差异的。
但是logistic回归为啥就不能MSE只能交叉熵是属于特例嘛 参考链接
https://blog.csdn.net/weixin_41888969/article/details/89450163
https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/9656216.html
https://www.zhihu.com/question/320490312/answer/654084489
