L1,L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数,这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。
L1,L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数,这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。
L1和L2正则化L1和L2正则化L1和L2正则化
可见,使用 MSE 损失函数,受离群点的影响较大,虽然样本中
基于距离的norm1和norm2 所谓正则化,就是在损失函数中增加范数,那么老调重弹一下
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