人工神经网络中的损失函数是什么
时间: 2023-12-24 19:14:02 浏览: 32
人工神经网络中的损失函数(loss function)是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数,也称为目标函数(objective function)或代价函数(cost function)。在训练神经网络时,优化算法会根据损失函数的值来调整模型参数,使得模型的预测结果更接近真实值。常见的损失函数包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、交叉熵(Cross Entropy)、对数似然损失(Log-Likelihood Loss)等。不同类型的问题和任务需要选择不同的损失函数。
相关问题
人工神经网络的“损失函数”(loss function) 衡量的是
人工神经网络的“损失函数”衡量的是模型预测结果与实际结果之间的差异,也就是模型的误差。损失函数越小,代表模型预测结果与实际结果越接近,模型的准确性也就越高。因此,在训练神经网络的过程中,我们会通过优化损失函数来调整模型的参数,以达到最小化误差的目的。常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(cross-entropy)等。
python 人工神经网络函数
Python中有多个库可以用来构建人工神经网络,其中比较常用的是TensorFlow、Keras和PyTorch等。以下是一个用Keras构建简单神经网络的代码示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个序贯模型
model = Sequential()
# 添加输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
# 添加第二个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
```
这个模型包含三个全连接层,其中输入层和第一个隐藏层有64个神经元,第二个隐藏层有10个神经元,输出层使用softmax激活函数。模型使用交叉熵作为损失函数,随机梯度下降作为优化器,评估指标为准确率。
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