Introdução às funções de perda (perdas) em Keras - Code World

Introdução às funções de perda (perdas) em Keras

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Introdução às funções de perda (perdas) em Keras

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Função de perda e regularização

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[Todas as funções de perda para aprendizagem profunda] Implementado em NumPy, TensorFlow e PyTorch (2/2)

Resolva o problema de que ao usar a API da função de perda fornecida pelo keras, o gradiente não pode ser retropropagado e a função de perda não diminui.

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A relação entre função de perda e regularização é abordada em um só lugar. Qual é a utilidade de adicionar regularização à função de perda? Como adicioná-la? Aqui está uma explicação detalhada com exemplos fáceis de entender! (Série 1)

Função de perda de aprendizado de máquina (função de perda)

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