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    深度学习中的损失函数

    与回归任务不同,分类任务是指标签信息是一个离散值,其表示的是样本对应的类别,一般使用one-hot向量来表示类别,例如源数据中有两类,分别为猫和狗,此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗,但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫,使用向量[1,0]表示狗。one-hot的中文释义为独热,热 的位置对应于向量中的1,所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1,而其他位置都为0。那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢,从类别的区分性来说,两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说,其在距离方面的诠释不如one-hot。例如现在有三个类别,分别为猫,狗和西瓜,若用标量表示可以表示为label猫=1,label狗=2,label西瓜=3,从距离上来说,以欧氏距离为例,dist(猫,狗)=1,dist(狗,西瓜)=1,dist(猫,西瓜)=2,这样会得出一个荒谬的结论,狗要比猫更像西瓜,因此用标量来区分类别是不明确的,若以独热编码表示类别,即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。

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    写给在校的GISER

    和很多gis专业的童鞋聊:关于为什么会选择这个专业?很多童鞋的回答都是调剂过来的,并且表示没听说都没有过这个专业,只有少数的表示听说过,知道并了解的更是寥寥无几了。说起高考志愿这个事情,我自己有段趣事,分享出来,逗大家一乐:我是第一志愿报考的这个专业,为什么呢?是因为我了解这个专业,还是因为热爱这个专业……都不是,是命!记得当年,没有老师的指导,也没有亲朋好友的建议,报志愿全靠自己猜,所以听说计算机就业好,就果断选择了计算机专业。可是到录取通知书到手的时候,上面却写的是地理信息系统,what happened ?于是,看了下专业代码,计算机专业代码是17,地理信息系统专业代码是71,原来是在涂志愿卡的时候涂反了。如此这般,我就入了此坑,并一入不复返。

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    领券