softmax与对数似然代价函数

最新推荐文章于 2024-11-29 19:51:13 发布
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comeonow
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SoftMax函数，交叉熵损失函数与熵，对数似然函数
qq_38469553的博客
11-08 1万+
深度学习以及机器学习中都会用到SoftMax函数，交叉熵损失函数与熵，对数似然函数等一些数学方面的知识，此文作为个人学习笔记。 1.softmax函数 （1）定义 多分类问题中，我们可以使用SoftMax函数，对输出的值归一化为概率值，映射到（0，1）区间。 这里假设在进入softmax函数之前，已经有模型输出C值，其中C是要预测的类别数，模型可以是全连接网络的输出a，其输出个数为C，即输...
Tensorflow代码学习-4-1代价函数：二次、交叉熵、对数似然
LuckSugar
09-27 318
代价函数：二次、交叉熵、对数似然（课程：炼数成金） 文章目录代价函数：二次、交叉熵、对数似然（课程：炼数成金）二次代价函数（quadratic cost）交叉熵代价函数（cross-entropy）对数似然代价函数（log-likelihood cost） 二次代价函数（quadratic cost） C=12n∑x∣∣y(x)−aL(x)∣∣2C = \frac{1}{2n} \sum_x ||y(x) - a^L(x)||^2C=2n1​∑x​∣∣y(x)−aL(x)∣∣2 其中，C表示代价函数，x表
logisitic回归代价函数对数似然法原理详解
wallelhw的博客
03-07 5242
关于对数似然法原理，网上博客众说纷纭，但能说清楚，解释对数似然公式为何如此却寥寥无几。今天我就发个博客，来和大家讨论一下。 （未经博主允许不得转载） ——————————————————...
二次代价函数、交叉熵代价函数、对数似然代价函数的应用场景
神兽乌鸦
10-25 2386
二次代价函数的局限性 首先来说一下二次代价函数的局限性，看下面这张图： 假设现在使用的激活函数是sigmoid，并且代价函数是二次代价函数，我们收敛得目标是1，那么A点的梯度比较大，B点由于离目标比较近梯度小，所以是合理的；但是如果我们的收敛目标是0，那么A点离目标比较近，所以梯度应该要小于B点，但是图中明明是A点的梯度大于B点，这是不合理的。 交叉熵 正式由于二次大家函数的这个局限性，我们需要...
DeepLearning学习笔记——代价函数（最大似然函数）
oklahomawestbrook的博客
06-11 2401
在神经网络中，代价函数的选择至关重要，代价函数比如有平方损失函数、似然函数等。 大多数现代神经网络使用最大似然函数来训练，意味着代价函数为负的对数似然，对于一种解释最大似然函数的观点是将它看作最小化训练集上的经验分布与模型分布之间的差异，两者之间的差异可以通过KL散度度量。 KL散度定义为 因为第一项只跟数据生成过程有关，而与模型无关，因此最小化KL散度仅仅只跟后一项有关。最小化K...
pytorch负对数似然损失函数介绍
qq_27390023的博客
08-30 1159
nn.NLLLoss（负对数似然损失）是 PyTorch 中的一种损失函数，常用于分类任务，特别是在模型的输出已经经过了的情况下。与不同的是，nn.NLLLoss期望输入的是对数概率值（即的输出），而不是未经过处理的 logits。‌‌是对函数的对数版本，它在多分类的深度学习模型中经常使用，尤其是在计算损失函数时。Log-Softmax函数用于正规化矩阵，使得每行的元素和为1，在指数和对数的作用下。这样处理后的结果可以直接用于计算对数似然，这是监督对比损失中的一个关键部分。
15/4/2022交叉熵损失函数和负对数似然损失
weixin_44228389的博客
04-15 1713
看论文，论文中写模型最后用的损失函数是交叉熵函数，但代码却是torch.nn.functional.nll_loss 很是不理解，但后来看到一篇博客：[损失函数]——负对数似然 - 簡書 (jianshu.com) 该文章对负对数似然函数进行了解释，有公式有代码，然后大彻大悟。这里的负对数似然损失就是交叉熵函数。 负对数似然公式：[损失函数]——负对数似然 - 簡書 (jianshu.com) 交叉熵公式：(4条消息) 交叉熵损失函数原理详解_Cigar丶的博客-优快云博客_交叉熵损失函数 .
【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-逻辑回归-对数似然损失函数（Log-Likelihood Loss Function）
IT古董
11-29 1530
对数似然损失函数是机器学习和统计学中广泛使用的一种损失函数，特别是在分类问题（例如逻辑回归、神经网络）中应用最为广泛。它基于最大似然估计原理，通过最小化负对数似然（negative log-likelihood, NLL）来优化模型参数。对数似然损失函数连接了统计学中的最大似然估计与机器学习中的损失优化，是现代监督学习模型的理论基石之一！
负对数似然（Negative Log Likelihood, NLL）的理解：推导与应用
qq_51011530的博客
10-08 2967
理解如何推导和使用NLL是从事数据分析、统计学或机器学习工作的人必备的技能，因为它在许多模型和方法中起着关键作用。直接处理似然函数在数值上可能会不稳定，特别是当数据量很大时，因为会涉及到很多概率的乘积（这些概率可能是非常小的数）。它是概率理论和优化的桥梁，帮助我们通过找到使观测数据最有可能的参数来拟合模型。在机器学习模型中，特别是在分类任务中，NLL常常作为训练过程中要最小化的损失函数。用来衡量在不同的模型参数下，观测到给定数据的可能性有多大。在参数估计中，我们的目标是找到能够最大化似然函数的参数值。
对数似然函数 | 交叉熵 | 损失函数
Samsam的博客
11-21 485
损失函数
代价函数总结
老笨妞
09-22 8697
代价函数是学习模型优化时的目标函数或者准则，通过最小化代价函数来优化模型。到目前为止，接触了一些机器学习算法，但是他们使用的代价函数不一定是一样的，由于，在现实的使用中，通常代价函数都需要自己来确定，所以，这里总结一下，代价函数都有哪些形式，尽量揣测一下，这样使用的原因。1. 均方差代价函数 这个是Andrew ng的机器学习课程里面看到的损失函数，在线性回归模型里面提出来的。表示模型所预测（假设
SotMax函数的对数版本Log-SoftMax
SisterRu的博客
07-31 794
Log-Softmax在处理大规模多类分类问题时非常有用，尤其是在模型需要处理大量输出类别时。它使得从logits到损失计算的过程更直接、更高效，并且通过避免直接的概率计算，降低了因数值问题导致的误差。
一文彻底搞懂深度学习:Softmax函数、Log-Softmax函数
老皮的博客
11-29 2541
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
总结整理之深度学习中的代价函数
加油
10-10 1214
一、代价函数 假设有训练样本(x, y)，模型为h，参数为θ。h(θ)=θT∗x h(θ) = θ^T*x h(θ)=θT∗x（θT表示θ的转置），总体来讲，任何能够衡量模型预测出来的值h(θ)与真实值y之间的差异的函数都可以叫做代价函数C(θ)，如果有多个样本，则可以将所有代价函数的取值求均值，记做J(θ)。 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差，而...
【机器学习基础】2、代价函数\损失函数汇总
jiamenghu的博客
11-05 1219
代价函数 文章目录代价函数1、二次代价函数（quadratic cost） 1、二次代价函数（quadratic cost） J=12n∑x∥y(x)−aL(x)∥2J = \frac{1}{2n}\sum_x\Vert y(x)-a^L(x)\Vert^2J=2n1​x∑​∥y(x)−aL(x)∥2 J表示代价函数，表示代价函数，表示代价函数，x表示样本，表示样本，表示样本，y表示实际值，表示实际值，表示实际值，a表示输出值，表示输出值，表示输出值，n表示样本的总数。表示样本的总数。表示样本的总数。12\
深度学习基础之代价函数
ch18328071580的博客
07-16 6822
在机器学习和深度学习中，代价函数非常重要。所以十分有必要弄个清楚代价函数相关的概念和性质。本文介绍了什么是代价函数，然后列举了常用的三种代价函数，并对其中的二次代价函数和交叉熵代价函数进行了比较。
[AI算法][机器学习]：目标函数、损失函数以及代价函数
Bin_Dut的博客
02-18 5265
#机器学习基础（三） 文章目录4. 目标函数4.1 为什么要使用目标函数4.2 目标函数的作用原理4.3 为什么目标函数是负的4.4 常见的目标函数4.4.1 **二次代价函数（quadratic cost）**：4.4.2 **交叉熵代价函数（cross-entropy）**：4.4.3**对数似然代价函数（log-likelihood cost）**：5. 损失函数5.1 什么是损失函数5....
softmax 和 log-likelihood（对数似然） 损失函数
Qlz的博客
01-18 3071
文章目录`softmax`神经元`log-likelihood` 损失函数 softmax神经元 softmax神经元的想法其实就是位神经网络定义一种新式的输出层，开始时和S型神经元一样，首先计算带权输入zjL=∑kwjkLakL−1+bjLz_j^L=\sum_kw_{jk}^La_k^{L-1}+b_j^LzjL​=∑k​wjkL​akL−1​+bjL​。不过们这里我们不会使用S型神经元来获得输出。而是在这一层上应用一种叫做softmax函数在zjLz_j^LzjL​上。根据这个函数，第j个神经元的输出
[动手学深度学习]softmax回归
weixin_48142571的博客
07-29 330
softmax运算获取一个向量并将其映射为概率softmax是一个多类分类模型使用softmax操作得到每个类的预测置信度（非负，和为1）使用交叉熵来衡量预测和实际类别的区别httpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttps。...
负对数似然 损失函数
最新发布
03-03
### 负对数似然损失函数概述 在机器学习中，负对数似然（Negative Log-Likelihood, NLL）是一种常用的损失函数，尤其适用于分类问题。该损失函数衡量的是模型预测的概率分布与实际标签之间的差异。 对于二元分类问题，NLL可以表达为： ```python import numpy as np def binary_nll_loss(y_true, y_pred_prob): epsilon = 1e-15 # 防止log(0) y_pred_clipped = np.clip(y_pred_prob, epsilon, 1 - epsilon) nll = -(y_true * np.log(y_pred_clipped) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred_clipped)) return nll.mean() ``` 当应用于多类分类时，则采用softmax激活后的概率向量计算NLL: ```python from scipy.special import softmax def multi_class_nll_loss(y_true_one_hot, logits): probabilities = softmax(logits, axis=1) selected_probs = np.sum(probabilities * y_true_one_hot, axis=1) epsilon = 1e-15 clipped_selected_probs = np.clip(selected_probs, epsilon, 1 - epsilon) nll = -np.log(clipped_selected_probs).mean() return nll ``` 通过最小化这个损失值，可以使模型学到更好的参数配置来拟合数据集中的模式[^2]。 ### 特点分析 负对数似然具有如下特性： - 对于正确分类的情况给予较低的惩罚；而对于错误分类则施加较大的惩罚。 - 当预测接近真实情况时，其梯度会变得很小，有助于稳定训练过程。 - 可以看作是对最大似然估计的一种实现方式，在贝叶斯框架下有着坚实的理论基础[^4]。 ### 应用场景 此方法广泛应用于各种类型的监督式学习任务之中，特别是那些涉及离散型输出变量的任务，如文本分类、图像识别等领域内的多类别或多标签分类问题[^1]。
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