交叉熵损失函数 交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式.与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练.在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价函数,以及其存在的不足. 二次代价函数的不足 ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识.人在学习分析新事物时,当发现自己犯的错误越大时,改正的力度就越大.比如投篮:当运动员发现自己的投篮方向离正确方向越远,那么他调整的投篮角度就应该越大,篮球…