机器学习基础（六）—— 交叉熵代价函数（cross-entropy error）

最新推荐文章于 2023-03-06 14:33:12 发布
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本文分享了一位老师的零基础人工智能教程，重点介绍了交叉熵代价函数的概念。交叉熵作为衡量两个概率分布差异的重要指标，在机器学习中用于优化模型参数，提高预测准确性。

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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：

参与参数更新、影响更新效率的问题；

           

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】交叉熵损失函数（Cross-entropy loss function）
qq_36130719的博客
07-05 878
交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。交叉熵在分类问题中常常与softmax是标配，softmax将输出的结果进行处理，使其多个分类的预测值和为1，再通过交叉熵来计算损失。
PyTorch中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss的计算过程
人工智能
04-29 1671
关于CrossEntropyLoss() 函数的计算过程可以拆解为如下四个步骤：1、对输出的结果进行操作,因为操作可以将所有输入值都归为[0,1]之间，且所有值之和为1，符合概率分布的特性。2、对结果进行log运算，求出都是小于0的值3、对真实概率值进行编码4、利用下面的公式求出最终的loss值CrossEntropyLossx−i1∑n​OneHottargeti​∗logsoftmaxinputi​。
Softmax && Cross-entropy Error
anyi6536的博客
07-08 231
softmax 函数，被称为 归一化指数函数，是sigmoid函数的推广。 它将向量等比压缩到[0, 1]之间，所有元素和为1. 图解： Example： softmax([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3]) =[0.024, 0.064, 0.175, 0.475, 0.024, 0.064, 0.175] Code: import numpy ...
Cross-Entropy Error、Classification Error、Mean Squared Error
lpty的博客
11-13 2924
一、引言 神经网络中，损失函数的选择希望能够有以下效果： 1、不同的预测结果能够产生不同的损失，越好的结果损失要越小 2、在损失较大的情况下，学习的速率要相对较快 二、对比 1、区分性 假设有以下两组数据，computed代表计算出来的概率，targets代表实际的标签，correct代表分类结果是否正确 数据组1： 数据组2： Classification Error 可以看到数据组1的分类...
交叉熵误差（cross entropy error)
布鲁克林有一棵树
03-01 1万+
熵真是一个神奇的东西，据说之所以把它命名为熵就是因为它难以理解 但是它确实是一个很有用的西东，光机器学习里面，就经常见到它的身影，决策树要用到它，神经网络和logistic回归也用到了它。 先说熵的定义： 熵定义为信息的期望，某个待分类事物可以划分为多个类别，其中类别的信息为(为的概率)： 熵为所有类别的信息期望值： 交叉熵误差： 为实际的分类结果，为预测的结果，（并且...
cross-entropy error
woria的博客
06-16 298
求cost−functioncost -functioncost−function： 二元分类 将每一个数据看作一个点。 设正确分类的概率为p(x). 实际得到的某点被分为1的概率为p(x|1), 则 若该点为1，则p(x)=p(x∣1),p(x)=p(x| 1),p(x)=p(x∣1), 若该点为-1，则p(x)=p(x∣−1)=1−p(x∣1)p(x)=p(x| -1)=1-p(x| ...
Cross Entropy Error Function（交叉熵损失函数）
上善若水
06-12 2153
Cross Entropy Error Function（交叉熵损失函数）例子表达式函数性质学习过程优缺点这篇文章中，讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题中这么有效呢？我们先从一个简单的分类例子来入手。1. 预测政治倾向例子我们希望根据一个人的年龄、性别、年收入等相互独立的特征，来预测一个人的政治倾向，有三种可预测结果：民主党、共和党、其他党。假设我们当前有两个逻辑回归模型（参数不同），这两个模型都是通过sigmoid的方式得到对于每个预测结果的概率值：模型1：
【超详细公式推导】关于交叉熵损失函数（Cross-entropy）和 平方损失（MSE）的区别
weixin_41888257的博客
03-16 8310
《李宏毅机器学习》课程中 逻辑回归 一节，: 李宏毅机器笔记 Logistic Regression（解释 LR 为什么不能用 square error ）. 解析损失函数之categorical_crossentropy loss与 Hinge loss. categorical_crossentropy（交叉熵损失函数) 交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。 它刻画...
TensorFlow 实战（一）—— 交叉熵（cross entropy）的定义
hftytf的博客
11-10 588
TensorFlow 实战（一）—— 交叉熵（cross entropy）的定义
深度学习入门（鱼书）cross_entropy_error(y, t)问题
m0_55664376的博客
07-06 1666
def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y..
Cross Entropy Error Function
家家的专栏
07-25 7876
Suppose you have just three training items with the following computed outputs and target outputs:
交叉熵损失函数(Cross Entropy Error Function)与均方差损失函数(Mean Squared Error)
热门推荐
bitcarmanlee的博客
04-19 2万+
1.均方差损失函数(Mean Squared Error) 均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。计算方式也比较简单 MSE=1N(y^−y)2MSE = \frac{1}{N}(\hat y - y) ^ 2MSE=N1​(y^​−y)2 其中，N为样本个数。 2.交叉熵损失函数(Cross Entropy Error Function) 在分类问题中，尤其是在神经网络中，...
交叉熵误差损失函数
weixin_44943389的博客
03-06 233
实参在传值的时候数据类型不匹配np.array类型。
训练神经网络适合使用交叉熵(cross_entropy)错误率，而不是分类错误率或是均方差
摩登都市天空---专栏
01-02 3553
一. 二次代价函数的不足 对于大多数人来说，犯错是一件让人很不开心的事情。但反过来想，犯错可以让我们意识到自己的不足，然后我们很快就学会下次不能再犯错了。犯的错越多，我们学习进步就越快。 同样的，在神经网络训练当中，当神经网络的输出与标签不一样时，也就是神经网络预测错了，这时我们希望神经网络可以很快地从错误当中学习，然后避免再预测错了。那么现实中，神经网络真的会很快地纠正错误吗？ 我们来看...
损失函数（交叉熵误差）
weixin_45590490的博客
04-30 2588
损失函数 神经网络以某个指标为线索寻找最优权重参数。神经网络的学习中所用的指标称为损失函数 （loss function）。这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。 交叉熵误差 除了均方误差之外，交叉熵误差 （cross entropy error）也经常被用作损失函数。交叉熵误差如下式所示。 这里，log 表示以e为底数的自然对数（loge ）。yk是神经网络的输出，tk 是正确解标签。并且，tk 中只有正确解标签的索引为 1，其他均为 0（one-hot 表示）。因此，式（4.2
深度学习入门——损失函数——交叉熵误差
小杨的博客
09-08 1555
交叉熵误差（cross entropy error）： log表示ln yk：神经网络输出 tk：正确解的标签 tk一般采用one-hot表示，这样乘积的结果由正确解对应的值所决定 yk越小，E越大 cross_entropy_error.py # oding:utf-8 import numpy as np def cross_entropy_error(y, t): del...
深度学习入门初探——损失函数交叉熵误差
chenleiyfk的博客
11-25 1625
在看交叉熵误差公式前，先来熟悉一下自然对数，自然对数是以常数e为底数的对数，数学中常见以logx表示自然对数。e是一个无限不循环小数，其值约等于2.718281828459…，是一个超越数。看代码，分析图： 代码不写注释，因为很明显了。之所以加了负号画出红线图形，是因为这个解释起来更容易一些，而且交叉熵误差函数也确实是取了负号的。 前文深度学习入门初探——多层感知机的神经网络式实现已经介绍过了，神经网络的输出softmax，值在0到1之间，1就是100%的...
深度学习笔记---交叉熵误差函数介绍（深度学习的指标）
weixin_44711653的博客
01-28 2659
# 1.导入 机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据两部分来进行学习和实验。 首先，使用训练数据进行学习，寻找最优的参数； 然后，使用测试数据评价训练得到模型的实际能力。 神经网络的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。 损失函数是表示神经网络性能“恶劣程度”的指标，即当前神经网络对监督数据（训练数据）多大程度上不拟合。简单来讲，就是损失函数值越小，代表权重参数越优。 ...
机器学习入门：理解损失函数及其应用
分类问题的损失函数通常包括逻辑回归的二元交叉熵（Binary Cross-Entropy）和多元交叉熵（Multiclass Cross-Entropy），适用于多类别的问题。这些损失函数衡量的是预测概率分布与实际类别之间的差异。 除了损失函数...
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