cross entropy的梯度

最新推荐文章于 2025-05-29 10:02:54 发布
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分类专栏： 深度学习
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Cross Entropy梯度分布拉平
jacke121的专栏
01-22 2561
把Cross Entropy梯度分布拉平   来源：PaperWeekly 单阶段物体检测（One-stage Object Detection）方法在模型训练过程中始终面临着样本分布严重不均衡的问题，来自香港中文大学的研究者们在论文 Gradient Harmonized Single-stage Detector提出了一个新的视角——梯度分布上看待样本数量和难易不均衡。直接把 cross...
【AI面试】分类损失横评：CrossEntropy Loss 、Balanced Cross Entropy、 Dice Loss 和 Focal Loss
钱多多先森
05-24 1969
分类损失学习汇总
交叉熵（Cross-Entropy）
热门推荐
rtygbwwwerr的专栏
03-03 20万+
交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设XX是一个离散型随机变量，其取值集合为X\mathcal{X}，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈Xp(x)=Pr(X=x),x∈\mathcal{X}，我们定义事件X=x0X=x_0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))I(
交叉熵(cross entropy)在机器学习中的作用
最新发布
weixin_40129568的博客
05-29 732
当我们开发概率分类模型时，我们的目标是将模型的输入映射到概率预测，并且我们经常通过逐步调整模型的参数来训练我们的模型，以便我们的预测越来越接近真实概率。：适用于分类输出的概率分布，尤其是与Softmax（多分类）或Sigmoid（二分类）激活函数结合。：相比均方误差（MSE），交叉熵的梯度更直接，避免梯度消失问题，加速模型收敛。：默认使用交叉熵（通过最大化对数似然等价于最小化交叉熵）。交叉熵总是大于y的熵，并且交叉熵越小表示。：默认使用对数损失（交叉熵），可通过。时，使用交叉熵作为损失函数。
Softmax Cross Entropy 梯度推导
DevAejanlng的博客
10-29 2177
Softmax Cross Entropy 梯度推导Softmax的梯度Softmax交叉熵的梯度 Softmax的梯度 Softmax定义： pi=eai∑k=1Neak,i∈N p_i = \frac{e^{a_i}}{\sum_{k=1}^Ne^{a_k}}, \quad i\in N pi​=∑k=1N​eak​eai​​,i∈N 数值稳定的Softmax： eai∑k=1Neak=Ce...
手推公式之“交叉熵”梯度
算法码上来
05-23 1575
交叉熵（CrossEntropy）是常见的损失函数，本文详细推导一下它的梯度，面试大厂或者工程实践中都可能会用到。前向传播假设分类任务类别数是，隐层输出是维向量，标准的one-hot向量是，正确的类别是。那么交叉熵损失可以定义为：其中，，是平滑参数。Softmax函数大家都很熟悉了，具体形式为：。反向传播对的梯度要分两种情况：推导过程根据求导法则有：其中就是Softmax函数的梯度（这个推导比较简...
cross-entropy
u012724704的博客
03-09 339
cross-entropy cost 神经网络的学习和人脑很不一样，刚开始很慢，后来增快 错误大时学习快，错误小时学习慢 corss-entropy 几乎总比二次cost函数好，但如果神经元方程是线性的，用二次cost函数不会有学习慢的问题
logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）
胭脂草的ABC博客
03-22 1989
求知若愚 logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵） 假设函数： 转存失败重新上传取消 更为一般的表达式：转存失败重新上传取消 （1） 似然函数： 转存失败重新上传取消 （2） 对数似然函数： 转存失败重新上传取消 如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这...
交叉熵（Cross-Entropy）损失函数，对softmax的输出的梯度，为什么等于对应类别的概率减去标签值?
m0_51955470的博客
07-10 673
交叉熵损失函数在深度学习中经常用于多分类任务，特别是结合softmax函数输出的情况下。理解交叉熵损失函数对softmax输出的梯度为什么等于预测概率减去标签值，需要从数学推导和直觉上理解。Softmax 函数回顾Softmax函数将网络最后一层的输出（通常是一个向量）转换为每个类别的概率分布。给定一个输入向量zz1​z2​zk​))softmaxzi​∑j1k​ezj​ezi​​这里zi​。
softmax，CrossEntropyLoss 与梯度计算公式
jiongjiongai的博客
03-07 2837
函数 softmax⁡\operatorname {softmax}softmax 的 定义 对于任意一个 nnn 维向量 X=(⋮xi⋮)X = \begin {pmatrix} \vdots \\ {x}_{i} \\ \vdots \end {pmatrix}X=⎝⎜⎜⎛​⋮xi​⋮​⎠⎟⎟⎞​ ，定义 softmax⁡(X)=(⋮exi∑jexj⋮)\operatorname {softm...
多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导
BrightLamp的博客
11-14 4511
相关 有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : BrightLamp. softmax函数详解及反向传播中的梯度求导[EB/OL]. https://blog.youkuaiyun.com/oBrightLamp/article/details/83959185. 有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : BrightLamp. 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数[E...
MSE和Cross-entropy梯度更新比较
智障变智能
10-12 817
一.平方损失(MSE) Loss函数: 梯度: 由于x,y是已知的，故可以忽略掉 梯度更新: sigmoid函数: 可以看出 导数在z取大部分值，都是很小的，这样会使梯度更新慢． y为1或0是，当a=1,w的梯度为0,a=0,w的梯度为0，故就能看出梯度更新慢． 二.交叉熵损失(Cross-entropy) 梯度更新比较图 可看出逻辑回归比MSE慢． Loss函数: 简写形式: 梯度更新: 由于没有导数那一项，导致梯度更新...
梯度grad公式_Softmax+Cross entropy 梯度检验
weixin_39807896的博客
12-17 1299
为防止错过月来客栈给大家推送的最新文章，大家可以手动将公众号设置为“星标⭐”以第一时间获得推送，感谢大家~在上一篇文章中，笔者介绍了如何推导以softmax + cross entropy为目标函数下的梯度求解公式，同时还介绍了如何仅通过numpy来实现反向传播的过程。但是还有一个没说到的问题就是如何对推导公式进行验证。换句话说，推导得到的这个公式正确吗？下面，我们通过一个小的示例来对结...
cross entropy
Just Do IT
07-19 1174
出处：https://liusida.github.io/2016/11/25/cross-entropy/ Cross Entropy 的通俗意义 25 Nov 2016 cross_entropy 公式如下： CrossEntropy=−∑i(Li⋅log(Si))CrossEntropy=−∑i(Li⋅log⁡(Si)) 它描述的是可能性 S 到 L
交叉熵损失函数（Cross_entropy loss）的梯度下降法中w和b的梯度问题
weixin_42869502的博客
04-08 1807
# 计算梯度值(?) def gradient(X, Y_label, w, b): # This function computes the gradient of cross entropy loss with respect to weight w and bias b. y_pred = forward(X, w, b) pred_error = Y_label - y_pred w_grad = -np.sum(pred_error * X.T, 1) b_
Cross-Entropy 交叉熵
不知道是谁的博客
03-24 792
先上公式，交叉熵定义 p(x) 是真正的概率分布, q(x) 是估计的概率分布. 这个评价准则是用来测量 q(x) 与 p(x)的相似程度. 在信息论里证明, 当q(x)=p(x)时, H(p,q) 达到最小值. 在 Tensorflow 中, 对于某一特定图像， p(x) 是 one-hot vector ([0 0 0 1 0 0 0]), q(x) 是 softmax 层的输出.
【漫话机器学习系列】094.交叉熵（Cross-Entropy）
IT古董
02-16 1657
在机器学习和深度学习中，交叉熵（Cross-Entropy）是一种常见的损失函数，广泛用于分类任务，特别是二分类和多分类问题。交叉熵的核心思想是衡量两个概率分布之间的差异，并通过最小化这个差异来优化模型，使预测结果尽可能接近真实分布。掌握交叉熵的概念，对优化分类模型和理解概率分布的学习过程至关重要！
交叉熵 (Cross Entropy)
jmu201521121021的博客
02-02 1597
交叉熵 (Cross Entrophy) Machine Learning 很大一部分二分类任务的 loss function 使用 Cross Entrophy.，正常前面会有sigmoidsigmoidsigmoid激活函数，具体前向和反先可以参考前面我的博客：https://blog.youkuaiyun.com/jmu201521121021/article/details/86658163 公式 P...
交叉熵（Cross Entropy）
huangjx36的博客
10-01 2335
交叉熵应用到机器学习问题的简要介绍
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