卷积神经网络的损失函数

卷积神经网络的损失函数通常采用交叉熵（Cross Entropy）损失函数，它可以有效地度量预测值与真实值之间的差异。具体来说，在分类问题中，交叉熵损失函数定义为：

$J(\theta)=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}y_{ij}log(p_{ij})$

其中，$N$表示样本数，$C$表示类别数，$y_{ij}$表示样本$i$属于类别$j$的真实标签，$p_{ij}$表示样本$i$被模型预测为类别$j$的概率。交叉熵损失函数希望模型的预测值$p_{ij}$与真实值$y_{ij}$之间的差异最小，因此在训练过程中，模型会根据损失函数的值不断调整参数以提高预测的准确性。

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卷积神经网络的损失函数自变量是什么

卷积神经网络的损失函数自变量通常是网络的参数。在训练过程中，通过反向传播算法来计算损失函数对网络参数的导数，从而更新网络参数以最小化损失函数。在卷积神经网络中，常用的损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。这些损失函数都是针对网络输出与真实标签之间的差异计算的，因此需要将网络的输出作为输入来计算损失函数。