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深度学习校招面试总结|人工智能面试总结-代价函数与损失函数

机器学习人工智能面试

【深度学习校招面试总结|人工智能面试总结-代价函数与损失函数】
目录

  • 说说代价函数的作用？
  • 说说代价函数为什么要非负？
  • 说说你知道的代价函数？
  • 说说损失函数是什么？
  • 说说损失函数作用？
  • 说说你知道的损失函数？
  • 说说用于回归的损失函数？
  • 说说用于分类的损失函数？
  • 说说检测与分割中的损失函数？
  • 说说交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别？
  • 用公式说明下交叉熵函数与最大似然函数联系？
  • 说说Sigmoid作为激活函数时为什么要用交叉熵损失函数而不用均方误差损失函数？
  • 说说交叉熵损失函数（Cross-entropy）和 均方误差损失函数（MSE）的区别？
  • 推导交叉熵损失函数？
  • 说说交叉熵的思想？
  • 说说交叉熵损失函数为什么有log项？
  • 说说KL散度？
  • 说说深度神

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