为什么分类问题使用交叉熵损失函数？

最新推荐文章于 2025-03-22 22:01:38 发布
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分类专栏： 机器学习算法总结
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YQMind/article/details/89359007
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交叉熵在机器学习中常用于分类问题，因为它可以衡量模型预测分布与真实分布的差异，等价于最小化KL散度和极大似然估计。此外，它能避免平方差损失导致的梯度消失问题，尤其是在sigmoid激活函数的场景下。最后，交叉熵作为凸函数，确保了在分类任务中能找到全局或更好的局部最优解，比欧氏距离提供更优的精度。

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理由一：
KL散度：衡量两个概率分布的差异
在这里插入图片描述
D ( P ∣ ∣ Q ) = H ( P , Q ) − H ( P ) D(P || Q) = H(P,Q)-H(P) D(P∣∣Q)=H(P,

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分类问题为什么要用交叉熵
orangerfun的博客
09-01 4970
1. 信息熵 信息熵就是信息的不确定程度，信息熵越小，信息越确定 信息熵=∑事件x发生的概率∗验证事件x需要的信息量信息熵=\sum 事件x发生的概率*验证事件x需要的信息量信息熵=∑事件x发生的概率∗验证事件x需要的信息量 事件发生的概率越低，需要越多的信息去验证，所以验证真假需要的信息量和事件发生的概率成反比，假设信息量为I(x)I(x)I(x) I(x)=−log p(x)I(x) = -log\, p(x)I(x)=−logp(x) 其中负号是用来保证信息量是正数或者零，p(x)p(x)p(x)是事
交叉熵
VIEO
06-25 4925
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 1. 引言 我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy）。这...
损失函数理解（二）——交叉熵损失
最新发布
weixin_44052271的博客
03-22 1033
通过上面的分析，我们给出了信息量的定义。显然不是，因为如果是加和的话，实力悬殊队伍的比赛结果相对来说是确定的，大概率是实力强的队伍赢得比赛，所以它的不确定性是低的，但此时它的熵却是高的，所以熵并不是信息量的简单加和。至此，我们通过信息量和熵引出交叉熵，并介绍了交叉熵是如何用于损失计算的，希望能够对有需要的伙伴提供帮助，如果文中有歧义或者有错误的地方，欢迎大家在评论区指出！表示每个事件发生的概率，即当前图像是猫的概率和不是猫的概率，在模型训练场景中，我们以人脑中的概率模型为基准，即以标签为基准，所以。
为什么交叉熵常被用作分类问题的损失函数
RuizhiHe
01-25 2022
在深度学习领域，交叉熵（Cross Entropy）常被用作分类问题的损失函数。 为知其所以然，本文将详细讲解交叉熵，熵（Entropy），KL散度（Kullback-Leibler Divergence） 的基本概念，并分析常用交叉熵作为分类问题损失函数的原因。
为什么多分类使用交叉熵而不是均方差作为损失函数
何林的博客
05-01 2364
首先，需要明确一点： 多分类时，目前我们使用交叉熵。 原因：想要预测分类结果正确，不需要预测概率完全等于标签概率。但使用均方差时，预测过于严格。因此需要使用更适合衡量两个概率分布差异的测量函数，其中交叉熵是常用的方法。 我制作了部分对比的图片，看这个视频应该对理解有帮助。 每幅图上的曲线，显示了随着预测准确率的提高，交叉熵损失和均方差损失的变化情况。 其中横坐标为准确率，范围在0到1之间，纵坐标为损失。 对比的类别数范围在[2, 100]，每个类别使用的样本量是1000组。 可以发现，随着预测的类别增多，完
为什么要用“交叉熵”做损失函数
AI与算法都要通俗易懂
11-12 877
作为一种损失函数，它的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出 loss 值，直到 loss 值收敛，可以认为神经网络模型训练完成。假设模型经过了改良，在完成一次推理或者一轮训练后，对第一张图得到了如下的预测，也就是说这张图有98%的概率是狗，这个标签的100%已经差的很少了。该分类表明，第一张图像越 40%的概率是狗，30%的概率是狐狸，5%的概率是马，5%的概率是老鹰，20%的概率是松鼠。但是，单从图像标签上看，它100%是一只狗，标签为我们提供了这张图片的准确的概率分布。
为什么要使用交叉熵损失函数？
03-23
在机器学习和深度学习中，交叉熵损失函数被广泛应用于分类问题的模型训练中。以下是使用交叉熵损失函数的几个原因： 1. 数学上的合理性：交叉熵损失函数是基于信息论中的概念而来，它可以衡量两个概率分布之间的...
15.什么是交叉熵损失函数？如何计算交叉熵损失函数？
04-27
在分类问题中，交叉熵损失函数的计算公式如下： $$ L(y, \hat{y})=-\sum_{i=1}^{n} y_i log(\hat{y}_i) $$ 其中，$y$为真实标签向量，$\hat{y}$为预测标签向量，$n$为类别数。 在计算过程中，首先将预测标签向量$\...
分类问题损失函数 – 交叉熵
01-06
信息熵： 表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。公式如下： 相对熵： 又称KL散度，用于衡量对于...机器学习中，我们常常使用KL散度来评估pr
什么情况适合使用交叉熵损失函数？其公式是什么？
05-21
交叉熵损失函数适用于分类问题，特别是多分类问题。其公式如下： $H(p,q) = -\sum_{x}p(x)\log q(x)$ 其中，$p(x)$表示真实标签的概率分布，$q(x)$表示模型预测的概率分布。 交叉熵损失函数的本质是衡量模型的...
为什么使用交叉熵作为损失函数？
Steve Wang's blog
06-08 2348
如果概括性地回答这个问题，我们其实是希望得到最大似然(maximum likelihood)，使得模型的预测分布与数据的实际分布尽可能相近。而最大化log似然等同于最小化负log似然，最小化负log似然等价于最小化KL散度(相对熵)，KL散度里包含有只与数据集相关而与模型无关的logp^datalog\hat{p}_{data}logp^​data​，这一部分对每个特定数据集来说是一个定值，为了简...
分类问题为什么要使用交叉熵而不是MSE损失函数
wonengguwozai的博客
11-11 1900
假设现在有一个分类问题： feature是2维的向量 目标类别有3种 一共有4个样本： 上面虽然使用的是Sigmoid函数，其实分类问题使用的是softmax函数，softmax可以看做sigmoid在对分类问题上的推广。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np A = np.linspace(0, 1, 100) plt.plot(A, A ** 2 * (1 - A)) plt.xlabel("absolute error") p
分类问题为什么用交叉熵做损失函数
orangefly0214的博客
03-29 4350
转：https://blog.youkuaiyun.com/huwenxing0801/article/details/82791879
交叉熵损失函数
xuechanba的博客
05-01 1949
<fontolor=green>线性回归模型产生的预测值是连续的实数值，不适合直接处理分类任务。为了实现分类，可以利用广义线性回归的思想，在线性模型之上，再增加一个Sigmoid函数，把线性模型的输出映射到0到1之间，输出一个概率值，并根据这个概率值实现分类。 为了衡量模型的优劣，需要使用损失函数，在线性回归模型中，通常使用平方损失函数，下图为逻辑回归的平方损失函数。 采用梯度下降法来更新模型 w 和 b 时， 从公式可以看出，需要计算损失函数对 w 和 b 的偏导数。 用损失函数分别计算
交叉熵、相对熵及KL散度通俗理解
aoanng的博客
11-14 9356
原文转载自http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/44239919本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得很多的交叉熵代价函数。1. 从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，si
为什么要用交叉熵作为代价函数
03-10 5441
对于大多数人来说，犯错是一件让人很不开心的事情。但反过来想，犯错可以让我们意识到自己的不足，然后我们很快就学会下次不能再犯错了。犯的错越多，我们学习进步就越快。 同样的，在神经网络训练当中，当神经网络的输出与标签不一样时，也就是神经网络预测错了，这时我们希望神经网络可以很快地从错误当中学习，然后避免再预测错了。那么现实中，神经网络真的会很快地纠正错误吗？ 我们来看一个简单的例子： 上图是...
简单谈谈Cross Entropy Loss
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时光杂货店
06-23 18万+
写在前面 分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。 回归问题解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归问题。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意实数。解决回顾问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。对于回归问题，常用的损失函数是均方误差( MSE，mean squared ...
分类交叉熵Cross-Entropy
qq_36575363的博客
11-28 5368
一、简介 　在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 　然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n，设置n个输出节点，这样每个样本神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果，然后我们运用激活函数如softmax，将输出转换为一种概率分布，其中的每一个概率代表了该样本属于某类的概率。 　比如一
深度学习理论——目标函数（损失函数）&正则化&交叉验证
Miss_yuki的博客
06-13 5964
大家好，继续理论学习，网络的设置接近了尾声，本次学习目标函数和正则化。1.目标函数(1)分类问题中的目标函数这类问题中最常用的就是交叉熵函数了，也即softmax。假设共有N个训练样本，针对网络最后分类层第i个样本的输入特征为xi，其对应的真实标记为yi，hi为其网络对应的最终输出，C为分类任务的类别数。有了如上定义，其形式可写为：(2)回归问题中的目标函数在分类任务中，最后的样本真实标记实际上是...
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