当我使用Theano或Tensorflow训练神经网络时，它们会在每个epoch报告一个名为“loss”的变量。 我应该如何解释这个变量？更高的损失值是好还是坏，或者它对神经网络最终的性能（准确性）意味着什么？

objective和feval在R中的xgboost有什么区别？我知道这是非常基础的问题，但我无法准确地定义它们/它们的目的。 另外，在进行多类分类时，什么是softmax目标函数？

我想在Python中使用xgboost添加kappa评估指标。我不太明白如何将Python函数与xgboost连接起来。 根据xgboost文档，"用户可以添加多个评估指标，对于Python用户，请记得将指标作为参数对的列表传递，而不是映射，以便后面的'eval_metric'不会覆盖前面的...

GAN最初由IJ Goodfellow提出，使用以下损失函数： D_loss = - log[D(X)] - log[1 - D(G(Z))] G_loss = - log[D(G(Z))] 因此，判别器试图最小化D_loss，生成器试图最小化G_loss，其中X和Z分别是训练输入和噪...