交叉熵损失函数能使用随机梯度下降吗
时间: 2023-10-21 09:54:31 浏览: 48
交叉熵损失函数可以使用随机梯度下降(SGD)进行优化。随机梯度下降是一种常用的优化算法,用于更新神经网络中的参数。在使用随机梯度下降时,每次迭代时只选择一个样本进行计算梯度和更新参数,相比于批量梯度下降,随机梯度下降具有更快的计算速度。在深度学习中,我们通常使用随机梯度下降算法来最小化交叉熵损失函数,以更新神经网络中的参数,提高模型的性能。因此,交叉熵损失函数可以与随机梯度下降算法结合使用。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [损失函数、梯度下降法与反向传播算法](https://blog.csdn.net/IT__learning/article/details/118654362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [交叉熵损失函数通常与随机梯度下降算法](https://blog.csdn.net/luluoluoa/article/details/129379209)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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