神經網路 計算誤差值 公式推導

方均根誤差(mean-square error、MSE)為神經網路裡常用的誤差函數之一，其公式如下

公式裡的𝑛為訓練資料總個數，𝑚為每筆資料𝑦的特徵數量，y_{ij}為真實值， \widehat{y}_{ij} 為模型預測值。在我們的示範算法裡，因為只有一筆訓練資料𝑛 = 1，每筆資料僅有兩個特徵𝑚 = 2，誤差值計算為

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1. 最小單元神經網路結構 – 感知器，PERCEPTRON
2. 激發函數(ACTIVATION FUNCTION)的可視化與理解
3. 神經網路的經典架構 – 多層感知器 MLP
4. 神經網路的學習規則
5. 神經網路 向前傳遞 公式推導
6. 神經網路 計算誤差值 公式推導
7. 如何理解神經網路裡的梯度下降