筆記-深度學習名詞解釋:"激活函數"、"損失函數"、"優化器"、"評估指標"

閱讀時間約 1 分鐘

前言

其實摸機器學習、深度學習也有一陣子了,雖然大致上都理解,不過有些細節若不是那麼清楚,我也沒仔細去弄懂。今天剛好在《強化式學習:打造最強 AlphaZero 通用演算法》這本書看到之前略過的幾個名詞,書中有解釋其背後代表的東西的功能,在此記錄下來,以後又忘掉時可回來查看。



正文

"激活函數"(activation function):主要應用於神經層中各神經元的輸出運算,目的在幫助神經網路從數據中學習複雜的規則,例如sigmoid函數、softmax函數等。


"損失函數"(loss function):計算模型的預測值和標籤之間的誤差—損失值,之後將損失值交給優化器進行模型的優化。例如多類別分類的categorical_crossentropy。


"優化器"(optimizer):會根據損失值,修正神經網路中各層的權重,目標是將損失值減到最小。例如Adam。


"評估指標"(metrics):用於評估訓練的成效,在訓練及評估模型時提供作為參考。例如準確率acc。



參考

《強化式學習:打造最強 AlphaZero 通用演算法》



小結

繼續趕路,繼續留腳印(XD),端午節快樂!

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前言 最近開始讀《強化式學習:打造最強 AlphaZero 通用演算法》這本書,AlphaZero是AlphaGo的改良升級版,而AlphaGo打敗了世界頂尖圍棋棋士,這本書是在介紹AlphaZero使用的技術和演算法。這篇文章是筆記我在閱讀此書介紹"強化式學習"的篇幅時,遇到不懂的名詞解釋,上網
好久沒回來這裡了。因為是家中長女,父親身障,不得不回到工程師身份工作。於去年經歷了一份主管很奇怪的公司工作(可以看我之前的文章"廢文-2")離開後,在年底應徵上了一家公司的後端工程師工作,在裡面待一直到現在(還會繼續待下去啦XD)。 今天因為身體不舒服向公司請假,也思考了現在的狀況以及未來的方向。
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雖然我的畫齡沒有很長,也不是專家,但我一直告訴自己:"不要忘記最一開始的自己"。 不知道是從哪裡知道這句話,大意上好像是說:"藝術家們到最後最難模仿的是一開始的自己"。這我個人覺得可以從幾個藝術家(不一定是繪畫方面)身上觀察到。 所以我跟自己說:"要記得畫畫的初心,要記得自己為什麼而畫"
向疫情、戰爭、人禍、天災離世的亡魂致意,安息吧,R.I.P.
總是不夠勇敢, 在道義面前輸給了面子, 下次一定要正面迎擊! 然後呀,覺得自己有進步, 只要不愧對自己的心, 不用刻意討好別人也沒關係, 要說就讓他們去說吧!
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