Lin_zhicheng
Lin_zhicheng
2021-01-23 16:31

关于引入交叉熵的BP网络算法问题

  • 深度学习

对于交叉熵函数的学习规则,如果输出节点的激活函数是sigmoid,那么增量等于输出误差.
e = d - y;    d是标准输出,y是仿真输出。
delta = e;
与前面的示例代码不同,这里不再使用sigmoid函数的导数。
这是因为,对于交叉熵函数的学习规则,如果输出节点的激活函数是sigmoid,那么增量等于输出误差。


请问下,这个delta=e是怎么通过sigmoid函数以及交叉熵计算出来的,或者说这个结果是约定俗成的?

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