損失函式用於描述模型**值與真實值的差距大小，一般有兩種比較常見的演算法——均值平方差（mse）和交叉熵。
1、均值平方差（mse）：指引數估計值與引數真實值之差平方的期望值。
在神經網路計算時，**值要與真實值控制在同樣的資料分布內，假設將**值經過sigmoid啟用函式得到取值範圍在0~1之間，那麼真實值也歸一化到0~1之間。
2、交叉熵：**輸入樣本屬於某一類的概率。
其中y代表真實值分類（0或1），a代表**值，交叉熵值越小，**結果越準。
3、損失函式的選取
損失函式的選取取決於輸入標籤資料的型別，如果輸入的是實數、無界的值，損失函式使用平方差；如果輸入標籤是位向量（分類標籤），使用交叉熵會更合適。
4、tensorflow常見的loss函式
#logits代表標籤值，outputs代表**值
函式第五節
coding utf 8 1.定義乙個func name 該函式效果如下。assert func lilei lilei assert func hanmeimei hanmeimei assert func hanmeimei hanmeimei def title name if isinsta...
第五節 字典
字典的表現形式為大括號 dict key必須可hash，必須唯一且必須為不可改變的資料型別 value可存放任意多個值，可修改，可不唯一 無序且查詢速度快 鍵 值 鍵值對 1 dic.keys 返回乙個包含字典所有key的列表 2 dic.values 返回乙個包含字典所有value的列表 3 di...
第五節 列表（list）
lpush listname value lpush 命令將乙個或多個值插入到列表頭部。lpush newlist valuea valueb lindex listname index 佇列從做往右，索引從0開始。隊頭在左邊，新插入的元素就是索引為0的元素。你也可以使用負數下標，以 1 表示列表的...