从花絮中，我了解了神经网络（NN），损失函数是神经网络的预测输出和预期输出之间的差异。我正在关注本教程，损失包含在nlp.update()函数的第 81 行。
我的损失在 300-100 之间。如何解释它们？这个损失变量的理想输出应该是什么？我浏览了 Spacy 的文档，但那里没有写太多关于损失的内容。另外，请让我知道相关理论的链接，以便从总体上理解这一点。
如何理解 Spacy 的自定义 NER 训练引擎中的“损失”？
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斯派西
命名实体识别
2021-10-22 21:42:30
1个回答
训练神经网络的一个关键目标是最小化损失。没有为 spaCy 解释损失，因为它是机器学习和深度学习的一般概念。损失并不是 spaCy 特有的，虽然有一些更详细的细节，但我认为这不是您的询问。
一般来说，要了解损失函数，我推荐以下资源：
- Jason Brownlee用于训练深度学习神经网络的损失和损失函数。Jason 写了一些很棒的文章和教程，我强烈建议阅读他的其他文章和书籍。
- 损失函数简介
- John Kaller为初学者准备的机器学习中的损失函数
如果你喜欢视频观看：
- Siraj Raval解释的损失函数。Siraj 有很多关于机器学习的精彩视频。
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