CNN中的损失函数与Softmax 📈>NN>NN
导读 在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是图像识别和分类任务中不可或缺的一部分。然而，如何评估CNN模型的好坏呢？这就涉及到损失函数的概念了
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是图像识别和分类任务中不可或缺的一部分。然而，如何评估CNN模型的好坏呢？这就涉及到损失函数的概念了。损失函数，也称为代价函数，是用来量化预测值与真实值之间差异的一种方法。常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。在图像分类任务中，交叉熵损失函数通常被使用，尤其是在Softmax激活函数之后。
提到Softmax，它是一种将向量转换为概率分布的函数。在多类别分类问题中，我们经常使用Softmax作为输出层的激活函数。它能够将每个类别的原始预测值转换成该类别的概率值，从而帮助我们确定哪个类别的概率最高，也就是模型认为最有可能的结果。
通过结合Softmax和交叉熵损失函数，我们可以有效地训练CNN模型，使其在面对复杂的图像分类任务时表现出色。这样的组合不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的鲁棒性。🚀>NN>NN
希望这篇文章能帮助你更好地理解CNN中的损失函数和Softmax的重要性。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提问！👩💻👨💻
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