神经网络的学习为何要设定损失函数以及为什么要使用交叉熵损失函数
文章目录一、神经网络的学习为何要设定损失函数二、为什么用交叉熵做损失函数1.信息熵2.相对熵(KL散度)3.交叉熵4.为什么使用交叉熵5.使用场景纯转载文章,链接见文末一、神经网络的学习为何要设定损失函数▍基本概念：神经网络中的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。▍问题描述：可能有人会问：我们想获得的是能提高识别精度的参数，特意再导入一个损失函数不是有些重复劳动吗？既然我们的目标是获得使识别精度尽可能高的神经
