一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉

交叉熵详解
最新推荐文章于 2021-10-13 11:22:32 发布
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#深度学习

本文深入解析交叉熵的概念，探讨其在机器学习与深度学习中的应用，为理解损失函数提供清晰视角。
一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉 - 史丹利复合田的博客 - 优快云博客1
08-03
交叉熵在机器学习中是一个重要的概念，特别是在深度学习和分类任务中被广泛使用。它主要用来衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。本文将详细解释交叉熵的起源、意义以及在实际应用中的作用。 首先，交叉熵...
【NLP】再看交叉熵损失函数
让算法融入生活，改变生活！
01-06 1738
Focal Loss for Dense Object Detection 交叉熵 在深度学习领域出现交叉熵（cross entropy）的地方就是交叉熵损失函数了。通过交叉熵来衡量目标与预测值之间的差距。了解交叉熵还需要从信息论中的几个概念说起。 信息量 如何衡量一条信息包含的信息量？加入我们有以下的两个事件： 事件1：年底昆明要下雪 事件2：年底哈尔滨要下雪 凭直觉来说，事件1的信息量比事件2的信息量大，因为昆明一年四季如春，下雪的几率非常小。所以当越不可能的事件发生了，我们获取到的信息量就越大。越可能
【机器学习基础】信息熵，联合熵，条件熵，互信息，相对熵，交叉熵
Tuzi_bo的专栏
04-25 7178
目录 1 信息 2 信息熵 3 条件熵、互信息 3.1 条件熵 3.2 互信息 3.3 熵之间的关系推导与证明 4 相对熵 5 交叉熵 6 参考链接 在机器学习中，信息熵(Entropy)是一个非常重要的概念，因为围绕着熵有着许许多多的应用和算法。信息熵的概念是由香农在1948年提出的，熵这个概念最初源于热力学，热力学中...
交叉熵损失函数学习笔记
Walker-C
11-24 1663
文章目录交叉熵损失函数1 信息量2 信息熵3 相对熵（KL散度）4 交叉熵4.1 二分类4.2 多分类5 小结6. 参考资料 交叉熵损失函数 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用户度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要了解下面几个概念。 1 信息量 信息论奠基人香农认为信息是用来消除随机不确定性的东西，也就是说衡量信息量的大小就看信息消除不确定性的程度。 “太阳从东边升起”，这条信息没有减少不确定性，因为太阳一直都是从东边升起，所以这条信息的信息量为0。 “2020年中国队成功进入世界杯”，因为中
机器学习损失函数的理解
进一步有进一步的欢喜~
08-29 535
机器学习、深度学习关于loss你所需要知道的一切 定义：对数损失，即对数似然损失（Log-likelihood Loss），或者交叉熵损失（cross-问题荣便宜Loss）−(ylog(p))+(1−y)log(1−p)-(ylog(p)) + (1-y)log(1-p)−(ylog(p))+(1−y)log(1−p)，yyy表示样本的真是标签（1或者0），ppp表示模型预测为正样本的概率。 可视化：展示当label为1时候...
转载交叉熵 机器学习中的使用，透彻理解
Meachleraning
09-02 245
  原文博客：https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834
机器学习中的交叉熵
Q_M_X_D_D_的博客
10-13 920
信息量 熵在信息学中的概念就是一个系统“内在的混乱程度”，也可以理解为系统中所含的信息量大小。比如说一句话：“杨倩在东京奥运会中夺得了金牌”，如果在东京奥运会之前说这句话，那么这句话包含的信息量就很大，因为在赛前杨倩能不能拿金牌是一件非常不确定的事；但是当奥运会结束后，这句话包含的信息量就非常小了，因为杨倩已经确定拿了金牌。所以信息量也可以定义为：事件又不确定变为确定的困难程度。假设将信息量定义为：f(x) := 信息量 ...
熵、交叉熵、交叉熵方法
cd651的博客
11-01 2183
信息量 熵 相对熵 交叉熵 衡量label和predict的差异 看此篇的内容 CEM 交叉熵方法： 交叉熵方法是一种蒙特卡洛方法，主要用来优化和重要性采样。和进化算法类似，在空间中按照某种规则撒点，获得每个点的误差，再根据这些误差信息决定下一轮撒点的规则。交叉熵方法之所以叫这个名字，是因为该方法（从理论上来说）目标是最小化随机撒点得到的数据分布与数据实际分布的交叉熵（等价于最小化 KL...
理解交叉熵和最大似然估计的关系
elite666的专栏
11-08 8535
理解交叉熵作为神经网络的损失函数的意义： 交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近，即拟合的更好。 cross entropy= H§+DKL(p||q) 当p分布是已知，则熵是常量；于是交叉熵和KL散度则是等价的。 最小化KL散度和模型采用最大似然估计进行参数估计又是一致的。（可以从公式推导上证明） 这也是很多模型又采用最大似然估计作为损...
大概了解交叉熵
大柠檬的博客
12-16 294
在TF计算损失的时候，经常用到方差、交叉熵的概念和计算，作为判断两个量距离（通俗说就是近似度）的指标，方差的概念很容易理解，那么交叉熵是什么东西： 先看一下教材或百科怎么说的： 交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。 公式为：-（y*Ln(a)+(1-y)Ln(1-a)），其中y为期待值，a为逻辑回归的计算值 我们用一组数...
交叉熵与相对熵
09-24 984
作者：CyberRep 链接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/195901726 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 讨论这个问题需要从香农的信息熵开始。 小明在学校玩王者荣耀被发现...
【TensorFlow-cross entropy】一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉
好习惯成就伟大
06-10 1191
关于交叉熵在loss函数中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日后查阅。 ...
crossentropy java_一文搞懂熵 (Entropy),交叉熵 (Cross-Entropy)
05-16
熵 (Entropy) 是信息论中的一个概念，用来衡量随机变量的不确定性。在机器学习中，我们通常使用交叉熵 (Cross-Entropy) 作为损失函数，用来衡量模型预测结果与实际结果之间的差异。 以下是一些关于熵和交叉熵的基本概念和公式。 ## 熵 (Entropy) 熵是一个概率分布的度量，它表示随机变量的不确定性。对于一个离散的随机变量 $X$，其熵的数学定义为： $$H(X)=-\sum_{x\in X}p(x)\log_2p(x)$$ 其中，$p(x)$ 表示随机变量 $X$ 取值为 $x$ 的概率，$\log_2$ 表示以 2 为底的对数。 可以看出，当 $p(x)$ 的分布越均匀（即所有 $x$ 的概率都相等）时，熵的值最大，达到 $H(X)=\log_2|X|$；当 $p(x)$ 的分布越集中在某些特定的取值上时，熵的值越小。 ## 交叉熵 (Cross-Entropy) 交叉熵是用来衡量模型预测结果与实际结果之间的差异的一种损失函数。对于一个离散的随机变量 $Y$，其真实分布为 $p(Y)$，模型预测的分布为 $q(Y)$，则交叉熵的数学定义为： $$H(p,q)=-\sum_{y\in Y}p(y)\log_2q(y)$$ 可以看出，当模型的预测结果与真实结果越接近时，交叉熵的值越小。 ## 交叉熵在机器学习中的应用 在机器学习中，我们通常使用交叉熵作为分类模型的损失函数。对于一个分类问题，我们需要将输入 $x$ 分类到 $k$ 个类别中的一个，并且每个类别都对应一个概率值 $p_i$，表示输入 $x$ 属于第 $i$ 个类别的概率。设模型的预测结果为 $q_1,q_2,...,q_k$，表示输入 $x$ 属于每个类别的概率预测值，则其交叉熵的数学定义为： $$H(p,q)=-\sum_{i=1}^kp_i\log_2q_i$$ 我们的目标是最小化交叉熵，使得模型的预测结果尽可能接近真实结果，从而提高模型的准确率。 以上就是关于熵和交叉熵的基本概念和公式，希望能对你有所帮助。
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