深度学习入门（python）考试速成均方误差

均方误差

E=\frac{1}{2}(\sum_{k})\left ( y_{k}-t_{k} \right )^{2}

y_{k}表示神经网络的输出，t_{k}表示监督数据，k表示数据的维度。

这里神经网络的输出y是softmax函数的输出

数组元素的索引从第一个开始依次对应数组“0”，“1”，“2”，......

由于softmax函数的输出可理解为概率

由此上例表示“0”的概率为0.1，“1”的概率为0.05，“2”的概率为0.6等

t是监督数据，将正确解标签设为1，其他设为0。这里标签“2”的数值0.6，即概率最大设为1，表示正确解是”2“。

将正确解标签表示为1，其他标签表示为0。=》即用one-hot表示

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