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hrnet网络的损失函数

时间: 2023-06-08 07:06:57 浏览: 251

损失函数为Cross entropy的手写数字识别神经网络代码与实现

损失函数为cross entropy ， weights,biases的初始化为改进的初始化 import numpy as np import random class Network2(object): def _init__(self, sizes, cost): self.layernumber = len(sizes) self.sizes = len(sizes) self.defualt_weights() self.cost = cost def defualt_weights(self):

HRNet网络的损失函数通常采用交叉熵损失函数。其计算方式是通过比较网络的预测结果和真实标签之间的差异来衡量损失。具体而言，交叉熵损失函数可以将网络预测的结果转换为概率分布，然后将其与真实标签进行比较，最终得到损失值。

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