softmax 交叉熵

最新推荐文章于 2025-05-24 17:42:50 发布
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softmax函数，把评分归一化到0~1。

概率分布p（x）的熵定义：H(p)=-\sum p(x)logp(x)

在“真实”分布p(x)和估计分布q(x)之间的交叉熵定义:H(p,q)=-\sum p(x)logq(x)

 

softmax交叉熵
jshazhang的专栏
12-26 216
多分类问题 神经网络输出多个类型，每个类型需要判断正确的概率，这个时候logisticregression就不行了，我们就需要新的函数来解决这个问题，也就是softmax，称归一化指数函数。 softmax 公式 δ(z)=exp⁡zi∑j=1mexp⁡zj,i=1,...,m \delta(z) ={ {\exp^{z_i}}\over{ \sum_{j=1}^m \exp^{z_j}}},i=...
softmax+交叉熵
Dear_learner的博客
02-23 2959
1、softmax函数 softmax函数的定义为： softmax函数的特点： ● 函数值在[0,1]之间； ● 所有的softmax(xi)相加的总和是1 面对一个分类问题，能将输出的yi转换成[0,1]的概率，选择最大的概率yi作为分类的结果。 sigmoid函数定义为： sigmoid函数将每个yi映射到[0,1]之间，但每个yi之间是相互独立的，∑yi与1没有关系，可以用作二分类；而softmax函数的本质是将一个k维数据[a1,a2,a3,…,ak]映射成另外一个K维向量[b1,b2,b3
softmax与交叉熵
lanbamboo的博客
04-21 1176
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)=
模型常见损失函数、softmax、交叉熵损失函数
最新发布
2302_78558540的博客
05-24 771
在模型的训练过程中，最重要的是在计算出参数的梯度值以后，利用梯度下降算法对模型参数进行更新。如果要得到梯度值，必须先定义损失函数。损失函数主要用于衡量模型的预测值与实际值之间的误差,然后模型根据这个损失值调整参数以减小误差,从而找到最优参数值。在深度学习中，根据完成的任务，损失函数可分为两类，第一类为用于回归任务的损失函数，第二类为用于分类任务的损失函数。例如，若有 3 个类别且真实类别为第 2 类，则 y=[0,1,0]。​（未归一化的原始分数），记为 z=[z1​,z2​,...,zC​]。
softmax和交叉熵
q1552211的博客
11-14 3723
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录1.softmax初探2.softmax的定义3.softmax与交叉熵损失函数4.softmax VS k个二元分类器5、各种损失函数1.均方差损失函数(Mean Squared Error)2.均方差损失函数(Mean Squared Error)3.MSE与sigmoid函数不适合配合使用4.交叉熵损失函数与sigmoid函数配合使用5.交叉熵损失函数与softmax函数配合使用2.读入数据总结 1.softmax初探 在机器学
softmax以及交叉熵
qq_29507011的博客
05-01 407
softmax 计算方式为数组中的每一项分子是e的xi次方，分母是e的xi次方求和,所以softmax数组的和为1 代码实现： import tensorflow as tf a = tf.cast([1,2,3,4,5],dtype=float) b = tf.nn.softmax(a) with tf.Session() as sess: c = sess.run([b]) ...
PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法
09-18
在PyTorch中，SoftMax和交叉熵损失是深度学习模型中常见的概念，尤其是在多分类问题中。SoftMax函数是一种将向量转换为概率分布的方法，确保所有元素的和为1，而交叉熵损失则是衡量预测概率分布与真实标签之间差异的...
softmax交叉熵损失函数深入理解（二）
m0_61363749的博客
08-11 9070
前期博文提到经过两步smooth化之后，我们将一个难以收敛的函数逐步改造成了softmax交叉熵损失函数，解决了原始的目标函数难以优化的问题。Softmax 交叉熵损失函数是目前最常用的分类损失函数，本博文继续学习Softmax 交叉熵损失函数的改进，详细的理论参考论文《基于深度学习的人脸认证方法研究》，这篇论文真的太棒了，是我见过最优秀的专门针对损失函数进行深入研究的杰作。...
深度学习 - softmax交叉熵损失计算
weixin_47552266的博客
06-08 1430
Softmax 函数将原始的预测值转换为概率分布。），Softmax 后的预测概率分布为。），Softmax 后的预测概率分布为。对于第一个样本，真实标签为 1（对于第二个样本，真实标签为 2（Softmax 结果为。Softmax 结果为。因此，最终的交叉熵损失。约为 1.1205。
softmax交叉熵损失函数的深度理解
m0_61363749的博客
08-11 1971
最近拜读了一名优秀学者的博士毕业论文，深受启发。论文题目《基于深度学习的人脸认证方法研究》。损失函数是控制整个深度神经网络训练的中枢，该论文将深入探究了深度学习中的机理，并把之前广泛用于的和多种用于的改造得更加适合的训练。该论文对传统的 Softmax 交叉熵损失函数以及新提出的一系列改进进行了大量的理论分析，有别于传统理论更多的偏向概率解释，该论文中提出的理论分析大多是基于特征、权重之间的几何关系与统计量进行的，由于特征与权重相比于Softmax 概率更加底层，因此能够得到更多的数学结论。......
Softmax函数与交叉熵
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behamcheung的博客
05-13 4万+
Softmax函数与交叉熵
Softmax和交叉熵的联系
Francis_s的博客
10-17 468
刚开始上DL的课就很好奇，为什么大家都选softmax是交叉熵是搭配使用的，老师也不讲.... 1. softmax + crossentropy 首先是理解softmax究竟做了什么事，它就是把模型的输出向量都规整到用概率的形式去表达了，这里softmax的公式就不放了。 譬如这个predict总共有5个类别，某一个样本进网络后的softmax输出是一个vector，[0.1, 0.2, 0.5, 0.1, 0.1]，这里表示的是这个样本一个概率分布：P(X,Y) ...
ML-逻辑回归-Softmax-交叉熵（小航）
小航哥的博客
02-27 579
在分类问题中， 交叉熵的本质就是【对数】似然函数的最大化 逻辑回归的损失函数的本质就是【对数】似然函数的最大化 最大似然估计讲解：https://www.jianshu.com/p/191c029ad369 参考统计学习方法笔记 P79 softmax 通过Softmax回归，将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。通过公式 softmax...
交叉熵 与 softmax
qq_41198463的博客
07-06 245
交叉熵损失函数原理讲解 相关信息 信息熵 ， 相对熵（KL散度），交叉熵 KL散度 = 交叉熵 - 信息熵 线性回归问题 loss函数一般选择MSE ， 分类问题loss函数一般选择交叉熵。 公式以及解释： 交叉熵损失函数原理讲解 交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。 交叉熵在分类问题中常常与softmax是标配，softmax将输出的结果进行处理，使其多个分类的预测值和为1，再通过交叉熵来
简简单单了解一下softmax与交叉熵
非晚非晚的博客
01-11 4175
也看了不少softmax和交叉熵的文章了，不少文章对它们的来龙去脉做了比较清晰地梳理，有些文章讲得过于复杂，从信息量、相对熵(KL散度)讲到交叉熵，对于想要实际应用的同学来说，其实没有必要掌握它的来龙去脉，于是在此，对softmax和交叉熵的概念和公式进行简要说明，辅助以实际例子对它们具体说明。
深度学习---之softmax与交叉熵
zxyhhjs2017的博客
11-24 957
交叉熵到底是如何来定义损失函数的呢？首先看下面的公式： 不用完全对着上图公式看，因为我的解释没有加上log和-号，你只要看懂文字，加log和-号是一回事 q()表示神经网络的预测值 p()表示样本属于某一类（ground truth）的概率：这个是真实值，什么意思呢？ (1)就是我输入一个猫的图片，这个时候如果q(x=狗)预测这个图片为x=狗的概率是0.8，但是p()这个这
tensoflow随笔——softmax和交叉熵
爱做菜的炼丹师
07-30 795
softmax函数 softmax函数接收一个N维向量作为输入，然后把每一维的值转换到（0， 1）之间的一个实数。假设模型全连接网络输出为a，有C个类别，则输出为a1,a2,...,aC，对于每个样本，属于类别i的输出概率为： 属于各个类别的概率和为1。 贴一张形象的说明图： 如图将原来输入的3,1,-3通过softmax函数的作用，映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足...
Softmax 与交叉熵：数学原理与梯度推导
m0_64449391的博客
01-30 1146
Softmax 函数和交叉熵损失函数的组合在多分类任务中非常高效。Softmax 函数将神经网络的输出转化为概率分布，而交叉熵损失函数则衡量预测分布与真实分布之间的差异。这种组合不仅能够有效衡量模型的预测性能，还能在反向传播过程中提供简洁且稳定的梯度更新。希望本文能够帮助你更好地理解 Softmax 和交叉熵的数学原理及其在深度学习中的应用。
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