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计算机科学中的交叉熵损失函数详解

上传者: 2023-07-08 14:48:22上传 PDF文件 283.38KB 热度 15次

交叉熵损失函数是计算机科学中常用的一种损失函数,它用于衡量预测结果与实际结果之间的差异。该函数在机器学习和深度学习等领域中得到广泛应用。交叉熵损失函数通过计算预测结果与目标结果之间的交叉熵来度量其差异,进而优化模型的训练效果。本文将详细介绍交叉熵损失函数的原理、计算方法和在不同领域中的应用。通过深入理解交叉熵损失函数,读者可以更好地应用该函数来提升模型的性能和准确度。

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