MSE和Cross-entropy梯度更新比较

一.平方损失(MSE)

Loss函数: 

梯度:

由于x,y是已知的,故可以忽略掉

 梯度更新:

    

sigmoid函数:

可以看出 导数在z取大部分值,都是很小的,这样会使梯度更新慢.

y为1或0是,当a=1,w的梯度为0,a=0,w的梯度为0,故就能看出梯度更新慢.

二.交叉熵损失(Cross-entropy)

梯度更新比较图

 可看出逻辑回归比MSE慢.

Loss函数:

简写形式:

梯度更新:

由于没有导数那一项,导致梯度更新不再慢.

参考:

交叉熵损失

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