在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训…
原创文章,转载请标注出处:<Java基础系列-equals方法和hashCode方法> 概述 equals方法和hashCode方法都是有Object类定义的. public class Object { public native int hashCode(); public boolean equals(Object obj) { return (this == obj); } } 任何的类都是Object类的子类,所有它们默认都拥有这两个方法. …