交叉熵代价函数

最新推荐文章于 2021-07-11 19:20:43 发布
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本文详细介绍了交叉熵代价函数的概念及其在机器学习中的应用。通过公式推导和实例解释了交叉熵如何衡量预测概率分布与实际概率分布之间的差异，为理解神经网络训练过程中的损失计算提供了深入见解。
二分类问题的sigmoid交叉熵损失函数推导
大风车
09-23 9771
本文章参考deeplearning 一书第六章6.2.2.2 Sigmoid Units for Bernoulli Output Distributions 要建立一个模型，不可或缺的有：1、数据，2、损失函数，3、模型算法，4、优化算法。 今天我们讨论下损失函数这块。损失函数的设计，与模型最后输出的内容是有一定关联的。 对于大部分的任务（回归 or 分类）,最大似然估计的应用比较常见。最大似然估计是点估计的一种。「最大化 log likelihood」 可以间接理解为 「最小化交叉熵」。（...
交叉熵代价函数（作用及公式推导） - Arthur-Chen的专栏 - 优快云博客1
08-03
交叉熵代价函数是神经网络优化过程中常用的一种损失函数，尤其在分类问题中表现优秀。它主要解决了二次代价函数在处理较大误差时导致训练缓慢的问题。本文将深入探讨交叉熵代价函数的作用、公式推导以及与二次代价...
pytorch学习（九）——交叉熵代价函数原理及其在MNIST手写数字识别中的应用
11-09
上传时间：2020/11/09 ...内容：pytorch框架：交叉熵代价函数原理及其在MNIST手写数字识别中的应用（神经网络） 其他：pytorch学习练习代码 相关介绍：https://blog.youkuaiyun.com/jerry_liufeng/article/details/109573157
交叉熵代价函数解决缓慢学习问题的推导
04-04
================================================== 交叉熵代价函数解决缓慢学习问题的推导。 本文适用于Neural networks and machine learning 的学习。 ==================================================
神经网络优化：交叉熵代价函数的作用和公式推导
交叉熵代价函数的作用及公式推导 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是一种用于衡量人工神经网络（ANN）预测值与实际值的差异的方式。它与二次代价函数相比更有效地促进ANN的训练。 在介绍交叉熵代价...
softmax的交叉熵导数推导.docx
05-16
本文为softmax 的交叉熵 求导公式，来源于斯坦福cs224n 其中一题
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
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Arthur-Chen的专栏
04-02 12万+
交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的输出值与实际值的一种方式。与二次代价函数（Quadratic cost function）相比，它能更有效地配合反向传播算法，促进ANN的训练。
交叉熵代价函数+方向导数+梯度（详细作用及公式推导）
蓁蓁尔的博客
03-04 4838
交叉熵代价函数（作用及公式推导） http://blog.youkuaiyun.com/u014313009/article/details/51043064交叉熵代价函数 http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/44239919两篇结合着看。
交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导 (Logistic Regression)
jasonzzj的博客
07-25 11万+
前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 首先，我们二话不说，先放出交叉熵的公式： J(θ)=−1m∑i=1my(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i))),J(θ)=−1m∑i=1my(i)log⁡(hθ(x(i)))+(1−y(i))log⁡(1−hθ(...
交叉熵求导
luoganttcc的博客
07-11 659
. 输入为z向量，z=[z1,z2,...,zn]z=[z_{1},z_{2},...,z_{n}]z=[z1​,z2​,...,zn​]，维度为（1，n）输出s=[e1∑k=1nek,e2∑k=1nek,...,en∑k=1nek]s=[\frac{e^{1}}{\sum_{k=1}^{n}e^{k}},\frac{e^{2}}{\sum_{k=1}^{n}e^{k}},...,\frac{e^{n}}{\sum_{k=1}^{n}e^{k}}]s=[∑k=1n​eke1​,∑k=1n​eke2​,...
交叉熵代价函数作用以及推导
qq_35455503的博客
04-23 211
https://blog.youkuaiyun.com/u014313009/article/details/51043064
交叉熵求导(预测函数为softmax)
qq_35985044的博客
10-29 312
交叉熵损失(Cross Entropy)求导
zhangxu
10-03 1万+
Cross Entropy是分类问题中非常常见的一种损失函数，我们在之前的文章提到过二值交叉熵的证明和交叉熵的作用，下面解释一下交叉熵损失的求导。
损失函数基础——交叉熵函数二分类推导整理
weixin_43903820的博客
02-22 744
二分类推导 Logistics Regression 先从线性回归开始 hw(xi)=w0+w1x1+wx2+…+wnxnh _ { w } \left( x ^ { i } \right) = w _ { 0 } + w _ { 1 } x _ { 1 } + w x _ { 2 } + \ldots + w _ { n } x _ { n }hw​(xi)=w0​+w1​x1​+wx2​+…+...
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