笔记 - 深度学习脉络整理：2.损失函数

• 脉络结构

1. 结构
2. 损失
3. 优化

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思考：
为什么使用softmax
softmax存在的问题
交叉熵损失的含义

• 题外话：清楚原理之后，可以对它进行改进

使用 softmax 的时候，有一个默认的前提，就是每个物体只属于一类
比如人脸识别，每张脸只能对应一个人

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思考：

1. sigmod二分类的Loss，与softmax多分类的Loss 的区别
2. sigmod 与 softmax的 区别

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欧氏损失

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• 损失函数加权

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• 样本加权

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• 对softmax loss 进行改进