交叉熵损失函数（Cross_entropy loss）的梯度下降法中w和b的梯度问题

内容导读

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内容图文

# 计算梯度值(?)
def gradient(X, Y_label, w, b):
    # This function computes the gradient of cross entropy loss with respect to weight w and bias b.
    y_pred = forward(X, w, b)
    pred_error = Y_label - y_pred
    w_grad = -np.sum(pred_error * X.T, 1)
    b_grad = -np.sum(pred_error)
    return w_grad, b_grad

推导如下：

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的交叉熵损失函数（Cross_entropy loss）的梯度下降法中w和b的梯度问题全部内容，希望文章能够帮你解决交叉熵损失函数（Cross_entropy loss）的梯度下降法中w和b的梯度问题所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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