版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。...

http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6132937.html...

交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前训练得到的概率分布q有多么大的差异。相对熵（relativeentropy）就是KL散度（Kullback–Leiblerdivergence），用于衡量两个概率分布之间的差异。对...

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26268559分类问题的目标变量是离散的，而回归是连续的数值。分类问题，都用onehot+crossentropytraining过程中，分类问题用crossentropy，回归问题用meansquarederror。training之后，validation...

维基上corssentropy的一部分知乎上也有一个类似问题：https://www.zhihu.com/question/36307214crossentropy有二分类和多分类的形式，分别对应sigmoid和softmax Thelogisticlossissometimescalledcross-ent...

2019-10-24 20:16:59...

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None) 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes第二...

TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)    MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):4171    AcceptedSubmission...