稀疏标签的交叉熵 ：tensorflow

最新推荐文章于 2025-05-17 00:47:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-17 00:47:05 发布 · 1.7k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了熵、KL散度、交叉熵和JS散度等概念，并重点介绍了在TensorFlow中如何实现稀疏标签的交叉熵。通过公式解析和代码示例，阐述了模型分布如何拟合数据分布。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

熵 ：

  • 离散形式：
    H(X)≡−∑k=1KP(X=k)log⁡P(X=k)H(X)\equiv - \sum_{k=1}^KP(X=k)\log{P(X=k)}H(X)≡−k=1∑K​P(X=k)logP(X=k)

##KL散度：
KL(P∣∣Q)=∑k=1KPklog⁡PkQk=∑k=1KPklog⁡Pk−∑k=1KPklogQk=−H(P)+H(P,Q)//负熵+交叉熵KL(P||Q)= \sum_{k=1}^KP_k \log\frac{P_k}{Q_k}= \\ \sum_{k=1}^KP_k\log{P_{k}} -\sum_{k=1}^KP_k{log{Q_k}} = \\ -H(P)+H(P,Q) // 负熵 + 交叉熵 KL(P∣∣Q)=k=1∑K​P

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
多分类交叉熵与稀疏分类交叉熵
qq_41413211的博客
12-12 291
稀疏分类交叉熵内部会将整数标签转换为 One-hot 编码，而如果标签已经是 One-hot 编码的形式，再使用稀疏分类交叉熵就会多此一举。假设我们有三个类别：A、B 和 C。对于某个样本，其真实标签为 B。其中 y 是真实标签的整数值，在这个算例中，真实标签为B，模型输出的预测概率q(B)=0.7。其中p是真实分布（One-hot 编码），q是预测分布，那么预测概率的向量为。
【KD】多标签“Softmax+交叉熵”的软标签版本
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
05-07 489
目录 简介 巧妙联系 形式猜测 证明结果 实现技巧 文章小结 参考 简介 在《将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题》中，我们提出了一个用于多标签分类的损失函数： 这个损失函数有着单标签分类中“Softmax+交叉熵”的优点，即便在正负类不平衡的依然能够有效工作。但从这个损失函数的形式我们可以看到，它只适用于“硬标签”，这就意味着label smoothing、mixup等技巧就没法用了。本文则尝试解决这个问题，提出上述损失函数的一个软标签版本。 巧妙联系 多标签
机器学习中的（classification）交叉熵损失和稀疏交叉熵损失（sparse cross-entropy loss）
weixin_56460281的博客
04-20 2333
例如，对于一个10个类别的问题，每个样本的真实标签可能是以下整数之一：1, 2, 3, ..., 10。稀疏交叉熵损失使用了与交叉熵损失相同的公式，但在计算损失时，它只考虑模型输出的对应类别的概率。其中，i表示类别的索引，q_i表示真实标签的第i个元素，p_i表示模型预测的第i个类别的概率。交叉熵损失的值越小，表示模型的预测结果与真实标签之间的差异越小，模型性能越好。类别10：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]类别1：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
Pytorch学习（二十二）soft label的交叉熵loss的实现（附加《信息论》基本知识）
Hungryof的专栏
06-26 1万+
总说 参考的链接： https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/140950659 先理解一下信息熵、交叉熵和相对熵 先找一下交叉熵的定义： 1）信息熵：编码方案完美时，最短平均编码长度的是多少。 2）交叉熵：编码方案不一定完美时（由于对概率分布的估计不一定正确），平均编码长度的是多少...
机器学习常见损失函数，二元交叉熵，类别交叉熵，MSE，稀疏类别交叉熵
热门推荐
At_a_lost的博客
11-06 3万+
一 损失函数介绍 损失函数用于描述模型预测值与真实值的差距大小。一般有有两种常见的算法——均值平方差（MSE）和交叉熵。下面来分别介绍每个算法的具体内容。 1 均值平方差 均值平方差（Mean Squared Error，MSE），也称“均方误差”，在神经网络中主要是表达预测值和真实值之间的差异，在数理统计中，均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的预期值，主要用于回归问题。 公式如下：主要是对每一个真实值与预期值相减的平方取平均值 均方误差的值越小，表明模型越好，拟合程度也越好，泛化性能也
softmax与交叉熵
lanbamboo的博客
04-21 1177
内容预览一、期望(Expect)二、熵(Entropy)三、相对熵(KL散度)四、交叉熵(Cross entropy)五、Softmax六、One-hot编码 一、期望(Expect) 随机变量的均值：E(x)=x1∗P(x1)+x2∗P(x2)+…+xn∗P(xn)E(x)=x_1*P(x_1)+x_2*P(x_2)+…+x_n*P(x_n)E(x)=x1​∗P(x1​)+x2​∗P(x2​)+…+xn​∗P(xn​) 如果变量x满足均匀分布，那么期望=均值 二、熵(Entropy) 信息量：I(x0)=
基于tensorflow的交叉熵算法.rar_tensorflow_交叉熵_交叉熵；tensorflow_深度学习
09-21
1. **稀疏交叉熵（Sparse Cross-Entropy）**：适用于多分类问题，其中真实标签是整数索引，表示每个样本属于哪个类别。在TensorFlow中，可以使用`tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()`函数。这个函数...
人工智能实践：Tensorflow2.0笔记 北京大学MOOC（2-1）
qq_44001283的博客
08-20 1289
系列内容整理自中国大学MOOC “北京大学-人工智能实践:Tensorflow笔记” 课程。本讲目标：学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数。本节内容：本节将在上一讲的基础上进一步讨论神经网络复杂度、学习率策略、激活函数、损失函数等概念。
AI原生多轮对话系统的端到端实现：TensorFlow实战
最新发布
AI架构师小马
05-17 900
我们的目的是使用TensorFlow框架来实现一个可以进行多轮对话的AI系统。这个系统能够理解用户的多轮提问，并给出合适的回答。范围涵盖了从数据处理、模型搭建、训练到最终部署的整个端到端流程。本文首先会介绍相关术语和核心概念，接着通过故事引入让大家更好地理解这些概念。然后详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，包括数学模型和公式。之后会进行项目实战，给出代码案例和详细解释。还会探讨实际应用场景、推荐相关工具和资源，最后分析未来发展趋势与挑战并进行总结，提出思考题。多轮对话系统。
深度学习框架对比：TensorFlow vs PyTorch
[深度学习框架对比：TensorFlow vs PyTorch](https://opengraph.githubassets.com/df4526d001f18f9b48e48857fbfc551d42c0206ac2d843b337d3eb9062dca8e6/Syntacticlosure/automatic-differentiation) # 1. 深度学习...
tensorflow中交叉熵的计算
04-16 892
    tf中用于计算交叉熵的主要是下面两个函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(    _sentinel=None,    labels=None,    logits=None,    dim=-1,    name=None)tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(    _sentine...
paddle硬标签交叉熵算法和软标签交叉熵算法
梁先森的博客
04-02 3936
最近在使用paddle深度学习框架进行项目实战，拿来练手的项目是手写数字集识别，所用到的损失值计算方式是交叉熵计算。但是，通过查阅paddle官网的交叉熵实现方法的api文档，发现有两种交叉熵算法，一种是硬标签交叉熵算法，另一种是软标签交叉熵算法。由于我在网上搜索相关问题，没有对应的解答，所以，我在这里将和大家讨论一下这两个交叉熵算法。
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() 稀疏交叉熵 损失函数 示例
weixin_44493841的博客
11-22 3301
import tensorflow as tf 标签为独热编码 y_true = [1, 2] # 正确标签 y_pred = [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]] # 预测标签 分类的概率（独热编码） loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() # 稀疏分类交叉熵 loss(y_true, y_pred).numpy() 1.1769392 ...
熵、交叉熵、相对熵和sparse autoencoder
巫山云的专栏
03-09 578
损失函数——交叉熵损失（Cross-entropy loss）
weixin_50752408的博客
03-15 2万+
对于每个类别i，yi​表示真实标签x属于第i个类别的概率，y^​i​表示模型预测x属于第i个类别的概率。对于每个输入数据x，我们定义一个C维的向量y^​，其中y^​i​表示x属于第i个类别的概率。假设真实标签y是一个C维的向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0，表示x属于第k个类别。该函数将输入数据视为模型输出的概率分布，将目标标签视为类别索引，并计算这些概率与实际标签之间的交叉熵损失。其中，xi​表示真实标签的第i个元素，y​i​表示模型预测x属于第i个类别的概率。清空梯度，计算模型输出和损失，使用。
多标签和多分类，别再分不清了
Aoulun的博客
05-14 1586
本文已同步至公众号，欢迎关注。 目录 第一节 什么是多标签和多分类 第二节 什么时候用多标签和多分类 第三节 多分类怎么做 第四节 多标签怎么做 第五节 交叉熵 （5.1）什么是交叉熵？ （5.2）交叉熵与KL散度 （5.3）如何计算交叉熵 （5.3.1）两种离散概率分布 （5.3.2）计算分布之间的交叉熵 （5.3.3）计算分布与自身之间的交叉熵 （5.3.4）使用KL散度计算交叉熵 （5.4）交叉熵作为损失函数 （5.4.1）计算类别标签的熵 （5.4.2）计算类标签
常见损失函数深度剖析之多分类
sky_in_my_mind的博客
01-25 2385
常见损失函数深度剖析之多分类 ###1.多类交叉熵 多类交叉熵是多类别分类问题的默认损失函数，也叫softmax损失函数（softmax激活层+交叉熵损失函数）。 多类交叉熵中，因类别标签进行过0-1独热编码，在输出概率向量中，与独热项对应的预测项才参与模型损失的贡献。 ###2.稀疏多类交叉熵 如果类别标签过多，例如与文本词袋相关的分类问题，标签就有上千个，进行独热编码将不...
机器学习小补充（加深理解）
qzhqbb的博客
11-13 1345
水一期
一文搞懂交叉熵
qq_42189083的博客
05-08 1201
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。最近在做文本任务时，需要基于交叉熵自定义一些复杂的损失函数，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。参考了该博文，复制记录，在原文中做了少量更改。 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念...
TensorFlow交叉熵详解：sigmoid_cross_entropy_with_logits
cross_entropy_with_logits`，TensorFlow还提供了其他交叉熵计算方法，如`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2`用于多分类任务，`tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits`处理稀疏标签，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值