激活函数是softmax，计算交叉熵损失，但是损失逼近1，就是下不去，什么情况会导致损接近1呢？
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- 2021-05-04 09:28回答 1 已采纳 后面的不用加""是因为a是一个变量,而不是字符串 print("hello world",a) 把hello world 和变量a连接在一起,中间用print的sep参数连接(sep的默认值是"
- 2022-08-03 20:22回答 1 已采纳 数值不稳定应该是说指数爆炸的问题，exp(50)可能编译器还能给你计算出来，那exp(5000)呢？此时python下面一般是返回inf。那么交叉熵损失函数里面的log(inf) 结果也是inf，这就
- 2019-11-05 13:12回答 4 已采纳 老哥，第十一行paragraphs[0].text=text，paragraphs[0].text在for循环里是全局变量，你这么写，下一次就还是上一次的值了
- 2020-12-12 05:11weixin_39587407的博客 我们会引入损失函数Loss Function(或叫代价函数 Cost Function)定量的衡量该模型(也就是权重W)的好坏，其原理是——输出结果与真实结果之间差异越大，损失函数输出越大，模型越糟糕(需要训练让损失变小)。...
- 2021-04-19 15:54回答 7 已采纳 python不要加标点符号 import pandas as pd id_value = 0 l=[] for i in range(8): if i < 3: id
- 2021-09-19 17:45回答 1 已采纳 #Only for Windows!!!! import win32gui as wg #pip install pypiwin32 result = [] handle = wg.FindWindo
- 2022-03-29 09:36回答 2 已采纳 '|'是“或”的意思，当“|”两边的表达式有一个或两个为“真”或者“非0”，则表达式结果为1；当“|”两边的表达式两个都为“假”或者“0”，则表达式结果为0。如：2 | 0，结果=11 | 1，结果=
- 2022-01-02 17:52翟integrity的博客 在我们自学神经网络神经网络的损失函数的时候会发现有一个思路就是交叉熵损失函数，交叉熵的概念源于信息论，一般用来求目标与预测值之间的差距。比如说我们在人脑中有一个模型，在神经网络中还有一个模型，我们需要...
- 2020-08-08 18:39回答 1 已采纳 ``` import os from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from time import perf_counter
- 2019-10-28 12:56回答 2 已采纳 你是说print里的%a? 这个本身当然没意义，“%s”%变量，这个是一种占位符的用法。 你这里的%s就是表示占了一个位置，这个位置是什么变量呢？就由%a来表达，然后a的值就会传递到这个位置进行输出
- 2020-02-13 10:39回答 3 已采纳 半角和全角的逗号是两个不同的字符 # 一个是，一个是 ,
- 2022-09-30 11:11Wang Dachui的博客 在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础，给定一个样本特征，模型针对每一个分类都返回一个概率，于是可以...
- 2022-03-23 17:42回答 3 已采纳 a, n = map(int, input().split()) s = "1" * n print(a * (int(s) - sum(int(s[:x]) for x in range(1, n)
- 2022-10-18 10:05小白学视觉的博客 点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者 | Vijendra Singh编译 | VK来源 |Medium交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。...
- 2021-02-24 01:12bleedingfight的博客 交叉熵损失函数 多分类的交叉熵损失函数： CrossEntropy(x)=∑i=1cyi⋅log(y^)yi=softmax(xi)=exi∑i=1cexi CrossEntropy(x) = \sum_{i=1}^cy_i\cdot\log(\hat{y})\quad y_i = softmax(x_i)=\frac{e^{x_i}}{\sum_{...
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