理解交叉熵损失函数

最新推荐文章于 2025-07-28 16:46:49 发布
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#机器学习 #深度学习

iRonMan丶
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交叉熵损失函数
ma_kua的博客
01-15 273
信息熵 信息熵可以理解为信息杂乱程度的量化描述：信息越多，概率越均等则信息熵就越大；反之，信息越单一，概率越偏向其中某一个信息，那么熵值就越小 公式如下： H(X)=−∑i=1nP(x(i))logP(x(i)) H(X)=-\sum _ {i=1}^n P(x^{(i)}) logP(x^{(i)}) H(X)=−i=1∑n​P(x(i))logP(x(i)) 其中， −logP(x(i)) -...
交叉熵损失函数优缺点_交叉熵损失函数
weixin_39608748的博客
12-19 2536
交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。二次代价函数的不足ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识。人在学习分析新事物时，当发现自己犯的错误越大时，改正的力度就越大。比如投篮...
从熵到交叉熵损失函数的理解
weixin_30642029的博客
07-27 189
目录 从熵到交叉熵损失函数的理解 说在前面 熵(Entropy) 相对熵(KL散度 Kullback-Leibler Divergence) 交叉熵(Cross Entropy) 机器学习中交叉熵的应用 参考博客 ...
【深度学习】深入理解交叉熵损失函数 (Cross-Entropy Loss Function)
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07-28 1642
交叉熵损失函数是机器学习分类任务的核心工具，用于衡量预测概率分布与真实分布的差异。文章详细介绍了交叉熵的基本概念、两种主要形式（二元交叉熵和分类交叉熵），以及其在大型语言模型中的应用。通过最小化交叉熵损失，模型能够更准确地预测分类结果，其本质等价于最大化对数似然估计。交叉熵损失相比均方误差等函数能提供更强的梯度信号，有效加速模型收敛，是分类问题中的首选损失函数。
交叉熵损失函数的理解
colinjen的博客
03-11 133
交叉熵损失函数的理解 下面博文解释的还是比较清楚 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉
交叉熵损失函数原理详解
01-06
交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层...
如何理解交叉熵损失函数
05-01
好的，用户现在想理解交叉熵损失函数的概念及其在机器学习中的应用，具体包括定义、计算、公式和意义。首先，我需要回顾之前提供的引用资料，整合相关信息，并确保回答结构清晰，符合用户的需求。 用户之前的问题是...
交叉熵损失函数分类_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数
weixin_35129495的博客
01-30 3014
理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1, 0, 0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7, 0.2, 0.1]。按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度(信息熵)：如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度(交叉熵)：直观上，用p来描述样本是最完美的，用q描述样本就不那么完美，根据吉布斯不等式， ...
深度学习-交叉熵损失函数
lqq
10-26 6560
交叉熵来源于信息论，用来衡量两个概率分布之间的差异。若已知一个真实分布 P和一个预测分布 Q，交叉熵可以被定义为：P(i)P是真实分布中第 i 类的概率；Q(i)是预测分布中第 i 类的概率。交叉熵的值越小，说明 Q越接近 P，即模型的预测分布与真实分布越一致；反之，交叉熵的值越大，则表明预测分布与真实分布差异越大。交叉熵损失函数在分类问题中得到了广泛应用。通过衡量模型预测概率与真实分布的差异，交叉熵损失帮助模型逐步调整参数，最终实现最优的分类效果。
交叉熵损失函数理解
风~
10-09 7638
交叉熵损失函数的数学原理 我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「Logistic Regression」、神经网络「Neural Network」等，真实样本的标签为 [0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个 Sigmoid 函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。 Sigmoid 函数的表达式和图形如下所示： g(s)=11+e−sg(...
深入理解交叉熵损失函数
小草莓的魔法笔记
12-22 2491
前言 本文参照torch.nn.CrossEntropyLoss()说明文档1，从原理和实现细节上对交叉熵损失进行深入理解。 一、交叉熵 1.1 交叉熵的定义 假设X是离散型随机变量，p(x)、q(x)p(x)、q(x)p(x)、q(x)为X的两个概率分布，交叉熵的定义如下： H(q,p)=−∑xq(x)log p(x) H(q,p)=-\sum_xq(x)log\ p(x) H(q,p)=−x∑​q(x)log p(x) 交叉熵可以用来衡量两分布之间的相似程度。 交叉熵越小，p、qp、
【转载】交叉熵损失函数的理解
weixin_30508241的博客
07-09 146
原文连接：https://www.cnblogs.com/aijianiula/p/9460842.html 转载于:https://www.cnblogs.com/Virtualmate/p/11155552.html
【交叉熵损失函数】关于交叉熵损失函数的一些理解
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syh的技术记录
12-25 1万+
目录0. 前言1.损失函数（Loss Function）1.1 损失项1.2 正则化项2. 交叉熵损失函数2.1 softmax2.2 交叉熵 0. 前言 有段时间没写博客了，前段时间主要是在精读一些计算机视觉的论文（比如yolov1），以及学cs231n这门AI和计算机视觉领域的经典课程。我发现很多事情不能着急，质变需要量变的积累，违背事物发展的客观规律，往往适得其反。 今天在学习cs231n的时候看到了关于交叉熵损失函数的讲解，发现之前虽然经常用到这个损失函数，但却对里面的细节很模糊，学完之后更清晰了一
softmax交叉熵损失函数理解
qq_38261075的博客
04-22 411
可参考softmax交叉熵损失函数及其求导
一文理解什么是交叉熵损失函数以及它的作用
AI与算法都要通俗易懂
12-08 7604
今天看一个在深度学习中很枯燥但很重要的概念——交叉熵损失函数。作为一种损失函数，它的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出 loss 值，直到 loss 值收敛，可以认为神经网络模型训练完成。那么这个所谓的“交叉熵”到底是什么，为什么它可以用来作为损失函数呢？
交叉熵损失函数的概念和理解
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
08-25 2783
# 交叉熵损失函数 loss=∑i(yi⋅log(y_predictedi)+(1−yi)⋅log(1−y_predictedi))loss=∑i(yi⋅log(y_predictedi)+(1−yi)⋅log(1−y_predictedi)) loss =\sum_{i}{(y_{i} \cdot log(y\_predicted_{i}) +(1-y_{i}) \cdot log(1-y\_...
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