TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解

最新推荐文章于 2025-02-25 17:04:10 发布
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本文深入探讨了TensorFlow中交叉熵函数的原理与应用,详细解释了如何使用cross_entropy进行模型训练,并提供了实例帮助读者更好地理解其工作原理。
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用
优快云 人工智能
12-01 1万+
作者：陈迪豪，就职于小米，负责企业深度学习平台搭建，参与过HBase、Docker、OpenStack等开源项目，目前专注于TensorFlow和Kubernetes社区。 原文：TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用，作者授权优快云转载。 欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@youkuaiyun.com 交叉熵介绍交叉熵（Cross Entro...
tensorflow交叉熵损失函数-cross_entropy_with_logits 在库函数中比较
github_39605284的博客
05-08 665
tf.nn.softmax( logits, axis=None, name=None, dim=None ) 作用：softmax函数的作用就是归一化。 输入: 全连接层（往往是模型的最后一层）的值，一般代码中叫做logits 输出: 归一化的值，含义是属于该位置的概率，一般代码叫做probs。例如输入[0.4,0.1,0.2,0.3],那么这个样本最可能属于第0个位置，也就是第0类。这是由于logits的维度大小就设定的是任务的类别，所以第0个位置就代表第0类。softmax函数的输出不改变维度的大小。
TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解应用
soga235的博客
12-20 418
Tensorflow的交叉熵理解应用可以参考： TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解 - 简书 (jianshu.com)https://www.jianshu.com/p/cf235861311b 手写识别的交叉熵的理解，其中设计argmax()函数， TensorFlow入门(一) - mnist手写数字识别(网络搭建) | 极客兔兔 (geektutu.com)https://geektutu.com/post/tensorflow-mnist-sim...
tensorflow——常用损失函数
cherry1307的博客
03-07 758
交叉熵损失函数（cross entropy） 分类问题中使用比较广的一种损失函数。 刻画两个概率分布之间的距离。 给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为： 在tensorflow中交叉熵，实现代码1： cross_entropy= -tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0))) 其中，y_表示预测值，y表示实际输出。...
交叉熵 CrossEntropy 在tensorflow中的实现方法
zhangbo_0323的博客
07-09 405
tensorflow 中交叉熵损失函数的计算方法 下列代码中 l1 是自定义计算方式 l2 是利用 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 输入的真实标签需要onehot处理 l3 是利用 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 输入的真实标签是原始多分类中的为1的类别的索引 l4 是losses...
TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)的理解
anshiquanshu的专栏
03-13 968
内容参考：Tensorflow四种交叉熵函数计算公式：tf.nn.cross_entropyTensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用 交叉熵（Cross Entropy） 交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平方差（Mean Squared Error），定义如下。 注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softma..
tensorflow中常用交叉熵损失函数(cross_entropy)的比较总结与代码示例
01-20
本文将对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较： tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.losses.softmax_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_...
tensorflow计算交叉熵损失函数(cross_entropy)的方法总结
PanYHHH的博客
05-05 7393
本文将对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较： tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.losses.softmax_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.losses.spa...
基于tensorflow的交叉熵算法.rar_tensorflow_交叉熵_交叉熵；tensorflow_深度学习
09-21
在TensorFlow中，可以使用`tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()`函数。这个函数接受模型的logits（未经过softmax激活的输出）和标签索引，计算并返回每个样本的交叉熵损失。 2. **密集交叉熵...
TensorFlow-softmax_cross_entropy()、binary_cross_entropy()、sigmoid_cross_entropy()之间的区别与联系
最新发布
小硕算法工程师
02-25 753
binary_cross_entropy是二分类的交叉熵，实际是多分类softmax_cross_entropy的一种特殊情况，当多分类中，类别只有两类时，即0或者1，即为二分类，二分类也是一个逻辑回归问题，也可以套用逻辑回归的损失函数。举个例子：假设一个5分类问题，然后一个样本I的标签y=[0,0,0,1,0]，也就是说样本I的真实标签是4，假设模型预测的结果概率（用 mnist 数据举例，如果是目标值是3，那么 label 就是[0，0，0，1，0，0，0，0，0，0]，除了第4个值为1，其他全为0。
Cross-Entropy 交叉熵
不知道是谁的博客
03-24 809
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.
cross-entropy（交叉熵）
weixin_30853329的博客
09-05 146
熵其实是信息量的期望值，它是一个随机变量的确定性的度量。熵越大，变量的取值越不确定，反之就越确定 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/rtygbwwwerr/article/details/50778098 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X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(...
神经网络中cross-entropy函数
u010999741的专栏
05-08 609
看这博文的，应该都知道机器学习中常见的交叉熵损失函数；下面这个是神经网络中的交叉熵函数，也就是当输出为one-hot编码以及类似的拥有多个输出神经元的形式，防止有时怀疑自己是不是记错，可以借此文回忆一下。 ...
交叉熵(cross_entropy)
zhongzhh8的博客
09-21 458
https://github.com/zhongzhh8/PaperReading/blob/master/%E4%BA%A4%E5%8F%89%E7%86%B5.md
TensorFlow学习笔记（二十三）四种Cross Entropy交叉熵算法实现和应用
11-22 395
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？ 假设是一个离散型随机变量，其取值集合为，概率分布函数为 p ( x ) = r ( = x ) , x ∈  ，我们定义事件 = x 0  的信息量为：  ( x 0 ) = − l o ( p ( x 0 ) )  ，可以理解为，一个事件发生的...
Tensorflow四种交叉熵函数计算公式：tf.nn.cross_entropy
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Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy 注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None...
cross_entropy交叉熵、相对熵
zephyr_wang的博客
10-04 237
1.熵用来表示所有信息量的期望。 2.相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x)，我们可以使用 KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）来衡量这两个分布的差异。 3.交叉熵： 相对熵=p的熵+交叉熵。 在机器学习中，我们需要评估label和predicts之间的差距，使用KL散度刚刚好。由于KL散度中的前一...
交叉熵(cross-entropy)探讨
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11-15 139
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html http://rdipietro.github.io/friendly-intro-to-cross-entropy-loss/#cross-entropy 本文转自stock0991 51CTO博客，原文链接：http...
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TensorFlow交叉熵详解：sigmoid_cross_entropy_with_logits
"这篇资源主要介绍了TensorFlow中计算交叉熵的四种方法，特别是强调了交叉熵函数`tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits`的使用细节。" 在机器学习和深度学习中，交叉熵（Cross Entropy）是一种常用的损失函数，...
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