深度学习系列-交叉熵代价函数

最新推荐文章于 2025-02-24 18:18:17 发布
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#深度学习 #mse

这篇博客介绍了交叉熵代价函数在深度学习中的应用，包括熵和交叉熵的概念，以及相对熵（KL散度）。文章指出交叉熵常作为损失函数，衡量真实标记分布与模型预测分布的相似性，且在梯度下降中优于均方误差函数。

交叉熵代价函数

基本完成了些许期末考试，特意来补一些softmax，因为涉及到损失函数。损失函数一般分为mse，与交叉熵，对于softmax来说损失函数一般采用交叉熵。今天补一下交叉熵的概念。

  1. 交叉熵
    熵的概念：熵的本质是香农信息量log1p 现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为H(p)=p(i

最低0.47元/天 解锁文章
Machine Learning|番外篇-1 交叉熵代价函数（Cost Function）
weixin_40920228的博客
06-18 799
从二次损失函数开始 sigmoid的函数及导数特性 使用二次损失函数的逻辑回归将‘学习缓慢’ 引入交叉熵cross-entropy 交叉熵的定义 逻辑回归是怎么勾搭上交叉熵的？ 民谣与辟谣 从二次损失函数开始 回想线性回归的损失函数，使用的是二次损失函数quadratic loss function。 损失函数（cost function）: J(θ0,θ1,…,θ...
深度学习--关于sofamax函数和交叉熵损失函数
羊藤枝的博客
06-24 686
1.softmax函数 softmax函数表达式： softmax一般用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 转自https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/8098781.html 2. 交叉熵损失函数 公式如下: 其中，x表示样本，n表示样本的总数,a表示预测的输出值，y表示真实值。 那么，...
机器学习基础（六）—— 交叉熵代价函数（cross-entropy error）
bbbeoy的专栏
02-23 907
交叉熵代价函数1. 交叉熵理论交叉熵与熵相对，如同协方差与方差。熵考察的是单个的信息（分布）的期望：H(p)=−∑i=1np(xi)logp(xi)交叉熵考察的是两个的信息（分布）的期望： H(p,q)=−∑i=1np(xi)logq(xi)详见 wiki Cross entropyy = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 10]) .....
python3 23.keras使用交叉熵代价函数进行MNIST数据集简单分类 学习笔记
112
03-20 1552
文章目录前言一、交叉熵代价函数简介二、交叉熵代价函数使用 前言      计算机视觉系列之学习笔记主要是本人进行学习人工智能（计算机视觉方向）的代码整理。本系列所有代码是用python3编写，在平台Anaconda中运行实现，在使用代码时，默认你已经安装相关的python库，这方面不做多余的说明。本系列所涉及的所有代码和资料可在我的github上下载到，gi...
交叉熵代价函数
frankcreen的专栏
08-26 618
1. 交叉熵代价函数 http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/44239919 2. 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（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。...因此，交叉熵代价函数在深度学习领域得到了广泛应用。
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
【深度学习基础】第二课：softmax分类器和交叉熵损失函数
最新发布
qq_34222839的博客
02-24 1154
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。
神经网络中交叉熵代价函数 求导
Running_you
04-15 4974
最近看了几篇神经网络的入门介绍知识，有几篇很浅显的博文介绍了神经网络算法运行的基本原理，首先盗用伯乐在线中的一个11行python代码搞定的神经网络，import numpy as np# sigmoid function def nonlin(x,deriv=False): if(deriv==True): return x*(1-x) return 1/(1+np
tensorflow四种交叉熵的计算
06-06
tensorflow四种交叉熵的详细的计算公式，及python实现方式
深度学习——常见损失函数Loss：L1 ，L2 ，MSE ，Binary Cross ，Categorical Cross ，Charbonnier ，Weighted TV ，PSNR
qq_40280673的博客
11-08 3万+
在深度学习中，损失函数是一个核心组件，它度量模型的预测结果与真实值之间的差异。通过最小化损失函数的值，模型能够在训练过程中逐渐改善其性能。损失函数为神经网络提供了一个明确的优化目标，是连接数据和模型性能的重要桥梁。
听霍强老师讲模式分类器设计的最小分类误差训练（MCE）
木东的博客
05-03 4301
我们非常荣幸请到微软亚洲研究院的霍强老师来为我们MSRA-USTC联合培养班带来第三场前沿讲座。首先简单介绍下霍老师，霍强老师是科大826的大牛级人物，87年本科毕业获得郭沫若奖学金，此后两年在浙大读硕士，随后又回到母校参加科大—港大联合培养项目，攻读博士学位。霍老师在港大读博期间，在MCE（最小分类误差训练）方向做出了重要成果，博士论文被MIT一教授赞誉为这是他看过的最好的关于MCE方向的博士论
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。
深度学习里的损失函数与交叉熵
bitcarmanlee的博客
11-22 3378
1.MSE损失函数 损失函数是机器学习与深度学习里面的重要概念。从名字上就可以看出，损失函数(Loss Function)反应的是模型对数据的拟合程度。一般来说，损失函数越小，说明模型对数据的拟合也越好。同时我们还希望当损失函数比较大的时候，对应的梯度也会比较大，这样梯度下降的时候更新也会快一些。 线性回归中，最常用的就是最小平方误差(MSE)了。MSE也相当简单: Lossmse=∑i=1n(y...
深度学习中交叉熵损失函数详解
恩泽君的博客
04-05 4235
深度学习中交叉熵损失函数背景，公式推导详解 首先，我们来看下交叉熵损失函数的表达式： 其中上面那个方程式是用于计算最后一层激活函数为softmax函数的交叉熵损失函数，下面这个是用于计算最后一层激活函数为sigmoid函数的交叉熵损失函数。 下面我将从为什么使用交叉熵函数、交叉熵函数数学推导、为什么对于sigmoid和softmax两个函数的交叉熵损失函数有差别这三个方面来讲解： 一、为什么使用...
深度学习：计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数
科学楼守夜者的博客
11-30 2112
# coding = utf-8 # tensorflow中集合的运用：损失集合 # 计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.layers as tflayers from numpy.random import RandomState # 获得一层神经网络边上的权重，并将这个权重的L2正则...
mse与交叉熵
周航的专栏
02-24 3411
转载自知乎-兔子老大 https://www.zhihu.com/question/65780182/answer/299980781 损失函数什么时候用mse，什么时候用交叉熵？为什么，换过来用有什么影响吗？ 第一，分类用交叉熵，回归用mse/mae，前者的假设是伯努利分布，后者假设是高斯分布。第二，即使在0-1之间连续值用sigmoid预测，也可能会造成梯度消失的问题。...
Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
weixin_33749131的博客
12-10 475
  　　前言： 　　CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但形式上还是有些区别的，很显然在完成CNN反向传播前了解bp...
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