【转载】交叉熵（cross entropy）详解

理解交叉熵
最新推荐文章于 2025-10-11 20:15:00 发布
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#交叉熵 #机器学习

本文通过详细的解释帮助读者透彻理解自然语言处理中交叉熵的概念。原博主的格式清晰易懂。

最近在上自然语言处理NLP 方面的课程，有很多基础概念还不太懂，这篇文章帮我透彻理解了交叉熵的概念。


原博主的格式很棒，直接上传送门啦~https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834


LLM - CLIP 算法的 Loss 详解 和 交叉熵 CrossEntropy 实现
AGI
06-01 2万+
CLIP：Contrastive Language–Image Pre-training(可对比语言-图像预训练算法)是OpenAI提出的多模态预训练的算法，在各种各样的**样本对(图像、文本)**上训练的神经网络。具体参考：CLIP、OpenCLIP其中，流程：和的具体源码如下，参考 model.py： 其中，labels是，参考train.py，具体如下 交叉熵函数：y就是label，，表示在x_softmax中筛选第i个sample的第y[i]个值，作为log的输入，全部log负向求和，再求均值。 参
交叉熵Cross Entropy原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-08 627
交叉熵Cross Entropy原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 交叉熵 概率分布 信息熵
Cross Entropy 详解
sunlanchang的博客
12-02 582
交叉熵解析 交叉熵例子 交叉熵PyTorch官方文档
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(...
从 0 搞懂交叉熵：从信息量、编码逻辑到 log 的核心作用，一篇讲透(附c++程序示例)
最新发布
牟同學的博客
10-11 392
对于离散分布pxp(x)px和qxq(x)qx，KL 散度DKLp∥qDKL​p∥qDKLp∥qEx∼plog⁡pxqxDKL​p∥qEx∼p​logqxpx​公式解读：对每个事件 x，计算 “真实分布的对数概率” 与 “近似分布的对数概率” 的差值，再以pxp(x)px为权重求平均。
【深度学习笔记】初步理解交叉熵（Cross Entropy）
m0_37935211的博客
05-09 3353
交叉熵是信息论中的一个重要概念，用于衡量两个概率分布之间的差异。在机器学习中常用作损失函数。本文主要参考《Visual Information Theory》,结合本科课程学习过的《通信原理》,希望能较为直观地初步理解交叉熵概念一、何为熵    熵可以理解为通信中的最短平均码长。作者假想了一个人叫Bob,Bob和作者通信，只使用四个单词："dog"、“cat”、“fish”、"bird”。这四个单...
DL笔记：交叉熵（Cross-Entropy）
AI新视界
12-06 1813
目录 一、交叉熵在loss函数中使用的理解 二、什么是信息量？ 三、.什么是熵？ 四、什么是相对熵？ 五、什么是交叉熵？ 六、参考链接 一、交叉熵在loss函数中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（G...
cross-entropy
weixin_40485472的博客
07-21 812
1.交叉熵的定义 2.交叉熵与信息熵、KL散度的关系 信息熵是用来衡量不确定性的。 信息量的定义：不确定性越大，所包含的信息量越大；不确定性越小，所包含的信息量 定义：为一个随机分布，,当时，所包含的信息量为 根据概率分布的性质，,所以, 当且仅当时，；且越大，越小 信息熵可以看作是一个概率分布信息量的期望， KL散度（相对熵）是用来衡量两个分布之间的差异，也可以认为是从分布p到...
交叉熵cross entropy
shuijinghua的博客
02-23 3726
在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误程度的函数.建设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y和a之间可能会不一样,存在偏差,深度学习的目的就是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数有两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数,对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如...
损失函数：CLIP算法的Loss详解 和 交叉熵CrossEntropy实现_clip loss
03-11
self.cross_entropy = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self, image_emb, text_emb): # 归一化嵌入向量 image_emb = nn.functional.normalize(image_emb, dim=-1) text_emb = nn.functional.normalize...
机器学习 什么是Cross Entropy 交叉熵
软件工程小施同学 的专栏
04-27 1044
Cross Entropy 交叉熵，网上有很多准确且专业的讲解文章，但可不可以用简单的方式告诉我啥是Cross Entropy呢？ PS：本文仅作学习过程的记录与讨论 Cross Entropy：一般是用来量化两个概率分布之间差异的损失函数（多用于分类问题）。 举个例子，在多分类问题中，一个物体所属于不同类别的真实分布p如下： 真实的分类概率 也就是说，真实的分类是这个物体属于Class B。 然后，你手撸了一个机器学习的预测模型，预测分布q如下： 预测的分类概率 你眉头一皱：我这预
交叉熵（the cross-entropy）代价函数的详细介绍及推导过程
Qlz的博客
01-14 2137
交叉熵代价函数 为什么要引入交叉熵代价函数 首先我们先来看一个小例子，它的功能是将输入的数字进行取反然后输出，例如输入1需要输出0，在设置www和bbb的初始值时，我们设置了两种不同的取值，在第一个模型中，我们取的参数值为w=0.6,b=0.9w=0.6,b=0.9w=0.6,b=0.9，在第二个模型中，我们取的参数值为w=2,b=2w=2,b=2w=2,b=2，其具体的训练过程可以参照这里的前两个动画，可以看到对于第二个模型，开始个结束的时候学习速度均很慢，如下图，这种行为看起来和人类学习的行为差异很大，
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08-27 1万+
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F.cross_entropy、logsoftmax、nll_loss详解
weixin_40198079的博客
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F.cross_enropy的实际计算方法探索
理解交叉熵（Cross Entropy）
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weixin_43175007的博客
02-08 1767
Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节 CrossEntrophy（） 交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。 criterion = nn.CrossEntropyLoss() ... # train ... for i, (features, length, label) in enumerate(train_loader): ... loss = criterion(pr
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在语义分割领域，我们会常常遇到类别不平衡的问题。比如要分割的目标（前景）可能只占图像的一小部分，因此负样本的比重很大，导致网络倾向于将所有样本判断为负样本。本文介绍了在数据不平衡时常用的一些损失函数。 类别不平衡会出现什么问题呢？假设我们需要训练一个分类器来对黄豆和绿豆分类，用100颗豆子训练分类器，其中99颗黄豆、1颗绿豆，那么分类器会倾向于把所有豆子都分类为黄豆，因为这么做就可以达到99%的准确率。但是我们不希望分类器这么做，所以需要一些方法来提升分类器的性能。 一、Weighted Cross E
OhemCrossEntropyLoss（定义、步骤流程、代码实现、OHEM、CE、OHEMCE、OHEMCELoss、OHEMLoss）
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