MSE Loss

MSE Loss我们发现,MSE能够判断出来模型2优于模型1,那为什么不采样这种损失函数呢?主要原因是在分类问题中,使用sigmoid/softmx得到概率,配合MSE损失函数时,采用梯度下降法进行学习时,会出现模型一开始训练时,学习速率非常慢的情况使用MSE的一个缺点就是其偏导值在输出概率值接近0或者接近1的

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MSE Loss
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我们发现,MSE能够判断出来模型2优于模型1,那为什么不采样这种损失函数呢?
主要原因是在分类问题中,使用sigmoid/softmx得到概率,配合MSE损失函数时,采用梯度下降法进行学习时,会出现模型一开始训练时,学习速率非常慢的情况
使用MSE的一个缺点就是其偏导值在输出概率值接近0或者接近1的时候非常小,这可能会造成模型刚开始训练时,偏导值几乎消失。

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