为什么神经网络损失函数总是正

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我试图填补我的知识差距。在着眼于大多数的神经网络,如MSE,湄,L1,L2的功能损失,损耗总是被记录为正值。我不明白的是为什么呢?不应该根据需要将损失函数必须以提高或降低网络的权重正值或负值?

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像均方误差(MSE)功能丧失功能总是给予积极的损耗值。他们往往以显示是否有多大的错误,而不是它在哪儿完成。

假设我们的神经网络是一个篮球运动员。它的任务是扔球在篮筐。如果球落在篮筐左侧,误差是负的。但是,如果它属于正确的,误差为正。如果它落入篮筐,误差为0这种做法其次同期亏损的功能。在这种情况下,MSE给出了肯定的损失,并给出关于那个球并没有杀入篮下的损失。它并不理会是否球落到了左边或右边的篮子。

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