函数

Mean Squared Error (MSE)MSE 是回归任务中最常用的损失函数之一。 它衡量模型预测值与实际值之间的平均平方误差。 公式:特点:对于大的误差，MSE 会给出更大的惩罚，因为误差被平方。

通用类似定理很好地解释了为什么神经收集能工作以及为什么它们经常不起作用。

激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。