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Tag: Cross-Entropy

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Capítulo 18 – Entropia Cruzada Para Quantificar a Diferença Entre Duas Distribuições de Probabilidade

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A Cross-Entropy (ou entropia cruzada, se você preferir o termo em português) é fácil de implementar como parte de um programa que aprende usando gradiente descendente e backpropagation. Faremos isso nos próximos capítulos quando treinarmos uma rede completa, desenvolvendo uma versão melhorada do nosso programa anterior para classificar os dígitos manuscritos do dataset MNIST. O …

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Capítulo 17 – Cross-Entropy Cost Function

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Quando um jogador de tênis está aprendendo a praticar o esporte, ele geralmente passa a maior parte do tempo desenvolvendo o movimento do corpo. Apenas gradualmente ele desenvolve as tacadas, aprende a movimentar a bola com precisão para a quadra adversária e com isso vai construindo sua técnica, que se aprimora à medida que ele …

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Capítulos Recentes

  • Capítulo 25 – Inicialização de Pesos em Redes Neurais Artificiais
  • Capítulo 24 – Expandir Artificialmente os Dados de Treinamento
  • Capítulo 23 – Como Funciona o Dropout?
  • Capítulo 22 – Regularização L1
  • Capítulo 21 – Afinal, Por Que a Regularização Ajuda a Reduzir o Overfitting?
  • Capítulo 20 – Overfitting e Regularização – Parte 2
  • Capítulo 19 – Overfitting e Regularização – Parte 1
  • Capítulo 18 – Entropia Cruzada Para Quantificar a Diferença Entre Duas Distribuições de Probabilidade
  • Capítulo 17 – Cross-Entropy Cost Function
  • Capítulo 16 – Algoritmo Backpropagation em Python

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