卷积神经网络损失率如何计算的

卷积神经网络的损失率通常使用损失函数来计算。常见的损失函数有均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。以交叉熵为例，对于一个二分类问题，假设模型的输出为 $y$，真实标签为 $t$，则交叉熵损失函数可以表示为：

$Loss = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} [t_i\log(y_i) + (1-t_i)\log(1-y_i)]$

其中，$N$ 表示样本总数。对于多分类问题，交叉熵的表达式类似，只是需要将 $t$ 表示为 One-Hot 编码。在训练过程中，网络的参数会根据损失函数的值进行调整，以最小化损失函数。损失率通常是指每个 epoch 中的平均损失值。