理解神经网络中的Softmax和交叉熵

Whenever we ask a neural network to make a prediction — say, to classify an image or understand the sentiment of a sentence — it doesn’t just blurt out a single answer. Instead, it gives us a...

神经网络通过Softmax函数将预测分数转换为概率，交叉熵损失用于评估预测与真实标签的差距。这两者是深度学习分类模型的基础，帮助模型进行学习和调整。

Softmax 交叉熵 分类模型 概率 神经网络
理解神经网络中的Softmax和交叉熵
原文英文，约600词，阅读约需2分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友