SparseCategoricalCrossentropy函数计算公式
时间: 2024-05-20 09:10:45 浏览: 44
SparseCategoricalCrossentropy是一种常用的损失函数,用于多分类问题。其公式如下:
$loss = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}log(p_{i})$
其中,$N$是样本数量,$p_{i}$是模型预测样本$i$属于各个类别的概率,取值为0到1之间的实数。该函数通常用于多分类问题,其中每个样本只属于一个类别,因此标签$y_{i}$是一个整数,而不是一个独热编码。在计算$p_{i}$时,通常使用softmax函数将模型输出转换为概率分布。
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RBF 核函数计算公式
RBF核函数的计算公式可以表示为:
K(x, c) = exp(-gamma * ||x - c||^2)
其中,x是输入样本,c是RBF核函数的中心点,gamma是高斯核函数的一个超参数。||x - c||表示欧几里得距离。该公式中的exp表示指数函数,gamma控制了高斯核函数的宽度。 RBF网络是一种基于欧几里得距离的静态内核功能,并具有时移不变性和适应不同时间数据长度的特点。在RBF网络中,核心部分是径向基函数,常用的就是高斯核函数。 RBF网络的结构一般包括多个输入,中间是径向基函数(如高斯核函数),最后是输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RBF神经网络-高斯核函数](https://blog.csdn.net/weixin_48167570/article/details/123722240)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [matlab中rbf源代码-DBAK:论文“用于时间序列分类的RBF网络中的动态重心平均内核”的代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38545117/19121956)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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PReLU激活函数计算公式
PReLU(Parametric Rectified Linear Unit)是一种带有可学习参数的激活函数,它在深度学习中常用于解决梯度消失问题。其计算公式如下:
当 x >= 0 时,PReLU(x) = x
当 x < 0 时,PReLU(x) = a * x
其中,a 是一个可学习参数,它控制了负值范围内的斜率。通过不同的 a 值,PReLU 可以学习到不同的负值斜率,使模型具有更好的拟合能力。