这个知识点经常会在面试中被问到,这也许因为其在实际应用中效果不错。
我把自己了解的其知识点列如下:
1)首先是目标函数。因为其背景常识可以在其他博文中看到,这里略过。有些文章写到其目标函数使用的是交叉熵,感觉这个概念不容易理解。反而从目标函数,也即损失函数的背景说。正样例的label为1,负样例为0。假设对正样例估计值是靠近0的一个值,那么要给它一个惩罚
这个知识点经常会在面试中被问到,这也许因为其在实际应用中效果不错。
我把自己了解的其知识点列如下:
1)首先是目标函数。因为其背景常识可以在其他博文中看到,这里略过。有些文章写到其目标函数使用的是交叉熵,感觉这个概念不容易理解。反而从目标函数,也即损失函数的背景说。正样例的label为1,负样例为0。假设对正样例估计值是靠近0的一个值,那么要给它一个惩罚