交叉熵

最新推荐文章于 2025-02-12 23:28:44 发布
最新推荐文章于 2025-02-12 23:28:44 发布
阅读量1.3k 收藏 2
点赞数
分类专栏： 神经网络 文章标签： 交叉熵 相对熵(KL散度)
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hzhj2007/article/details/80475214
版权
交叉熵是衡量使用非真实分布q表示真实分布p时所需平均编码长度的度量，涉及到信息熵和KL散度（相对熵）。在机器学习中，交叉熵作为损失函数，用于评估模型q预测概率与真实分布p的接近程度，当交叉熵越小，模型训练效果越好。熵是衡量随机变量不确定性的期望信息量，而相对熵（KL散度）表示分布p与q之间的差异。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

     维基百科中是这样描述交叉熵的。


    大意是，相同数据集下，对非真实概率分布(拟合概率分布)q而不是对真实概率分布p进行编码优化时，两个概率分布的交叉熵表示辨别集合中的个体时所需的平均编码长度。公式表示交叉熵的定义，里边包含有熵和KL散度(即相对熵)的概念。关于需要说明的是：1. 该公式表示从q到p的KL散度（此处wiki中的解释有误，移步这查看）；2.p相对于q的相对熵；3.由相对关系可知，p和q的位置不对等，不能互换。

    为方便交叉熵公式的具体理解，此处先对信息熵进行简单介绍。

    在信息论中，熵(entropy)</

最低0.47元/天 解锁文章
Tensorflow 交叉熵（Cross Entropy）详解
ip5108的博客
03-10 1858
数学基础 1）e ，自然对数ln的底数，是个无理数，e=2.71828… 2）f(x)=e^x的函数如下： XXXX XXXX XXXX
学习笔记8：常用损失函数之交叉熵（Cross Entropy）
Softdiamonds的博客
05-03 3538
1.信息量 假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为XX\mathcal{X}，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈Xp(x)=Pr(X=x),x∈Xp(x)=Pr(X=x),x∈\mathcal{X}，我们定义事件X=x0X=x0X=x_0的信息量为：I(x0)=−log(p(x0))I(x0)=−log(p(x0))I(x_0)=-log(p(x_0)) 可以理解为，一个事件发生的概...
交叉熵（Cross-Entropy）
jomozz的专栏
12-01 1443
文章转自：http://blog.youkuaiyun.com/rtygbwwwerr/article/details/50778098交叉熵（Cross-Entropy）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XX，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈Xp(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=
两个角度理解「交叉熵损失函数」
最新发布
粉刷匠
02-12 994
本文从 信息论 和 极大似然函数 两个角度帮助大家理解交叉熵损失函数。包括概念理解及相应的公式推导
tensorflow的交叉熵函数_logloss==交叉熵
weixin_36261449的博客
01-09 512
看了ai的N本书，一直没有区分开logloss和交叉熵，还以为是两个东西。粗略的说，这俩玩意儿就是一个玩意儿。特别是对于初学者来说，这个结论太重要了。虽然在其它方面有点点不同，但是建议大家不需去理会。请参考：What is the difference between cross-entropy and log loss error?​stackoverflow.com如果想看的更清楚，请参考。N...
机器学习中的基本问题——log损失与交叉熵的等价性
null的专栏
03-09 1万+
1、log损失 log损失的基本形式为： log(1+exp(−m))log(1+exp(−m))log\left ( 1+exp\left ( -m \right ) \right ) 其中，m=y⋅y^m=y⋅y^m=y\cdot \hat{y}，y∈{−1,1}y∈{−1,1}y\in\left \{ -1,1 \right \}。 对上述的公式改写： ⇒1m∑i=1...
# 理解交叉熵
qq_41512194的博客
01-29 168
理解交叉熵 首先说说概率论的期望值 期望：表示随机变量的均值 如果变量满足均匀分布，那么期望=均值（比如抛硬币问题） 然后理解什么是熵。 熵：表示所有信息量的期望，信息量： （log的底数是可以改变的，默认底数为2） 我们说，概率越小，表示信息量越大（比如中国队进入世界杯决赛，这就是小概率事件，则信息量大，熵也大） 熵的定义： 那我们对信息量求期望，则 然后理解什么是相对熵（即KL散度） KL散度：同一随机变量，有两个单独的概率分布 、 ，我们可以用KL散度来衡量这两个分布之间的差异 从公式可看出，
PyTorch中标准交叉熵误差损失函数的实现（one-hot形式和标签形式）
02-08
本文将深入探讨PyTorch中实现的两种交叉熵损失函数形式：one-hot编码形式和标签索引形式。 首先，我们需要理解什么是交叉熵（Cross-Entropy）。交叉熵是一种衡量两个概率分布之间差异的度量，常用于分类问题。在...
分类问题损失函数 – 交叉熵
01-06
信息熵： 表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息...交叉熵(cross entropy)： 将KL散度公式进行变形得到： 前半部分就是p(x)的熵，后半部分就是交叉熵： 机器学习中，我们常常使用KL散度来评估pr
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...
解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题
09-16
在PyTorch中，交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）通常用于分类任务，它衡量的是模型预测概率分布与真实标签之间的差异。交叉熵损失的计算涉及到对数和负数，因此在正常情况下，其输出应该是非负的。然而，当模型的...
理解交叉熵
03-10
交叉熵（Cross Entropy）是信息论中的一个重要概念，它被广泛应用于机器学习，特别是深度学习中的损失函数计算。在讨论交叉熵时，我们需要明确它的数学定义和在实际应用中的意义。 1. 交叉熵CH(p,q)公式中的p和q...
谈谈交叉熵损失函数
weixin_30902675的博客
08-11 121
一.交叉熵损失函数形式 现在给出三种交叉熵损失函数的形式，来思考下分别表示的的什么含义。 --式子1 --式子2 --式子3 解释下符号，m为样本的个数，C为类别个数。上面三个式子都可以作为神经网络的损失函数作为训练，那么区别是什么？ ■1》式子1，用于那些类别之间互斥(如：一张图片中只能保护猫或者狗的其中一个)的单任务分类中。连接...
深度学习中的信息论——交叉熵
zcg1942的博客
01-21 1092
信息量，可以说就是在将信息量化。首先信息的相对多少是有切实体会的，有的人一句话能包含很多信息，有的人说了等于没说。 我们还可以直观地感觉到信息的多少和概率是有关的，概率大的信息也相对低一些。为了量化信息，一个做法就是找到一个单位，比如说抛硬币就是一个基本单位，或者说我们使用01编码。先看等概率的情况，种类数越多，那么需要编码的长度就越大，很显然是log的指数关系。因为是等概，所以概率和种类数目就是倒数的关系。那么，不等概的情况呢，其实我们也可以把不等概转换成等概，怎么转换呢，认为要发生的事件A整体是一个类
softmax loss 交叉熵损失函数求导
liguiyuan的博客
03-01 1278
1. softmax函数求导 求导之前我们先了解softmax函数，softmax一般是用来作为网络的输出层，直接输出概率信息，定义如下： 那么我们对softmax函数进行求导，为了简洁把求和里面的一大堆用简写： ①当i =j时： ②当i≠j时： 2.对softmax loss求导 好了，有了前面这些知识之后我们开始求导。这个函数最要是...
损失函数-均方误差&交叉熵
无能狂怒博客
10-27 652
损失函数-均方误差&交叉熵
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
热门推荐
SongGu1996的博客
08-10 13万+
基础不牢，地动山摇，读研到现在有一年多了，发现自己对很多经常打交道的知识并不了解，仅仅是会改一改别人的代码，这使我感到非常焦虑，自此开始我的打基础之路。如果博客中有错误的地方，欢迎大家评论指出，我们互相监督，一起学习进步。 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）在分类任务中出镜率很高，在代码中也很容易实现，调用一条命令就可以了，那交叉熵是什么东西呢？为什么它可以用来作为损失函数？...
深度学习笔记(一)——损失函数
InkBamboo920的博客
04-22 3877
深度学习笔记(一)——损失函数 闲聊 关于摸鱼太久了，玩久了到有点愧疚，所以决定好好学习一下基础，免得到时候姓啥都不知道了。希望能够少摸鱼吧~ 损失函数 损失函数定义：在训练机器学习算法中，为了获得最佳模型性能的最佳参数，我们需要一种函数来衡量我们模型的运行情况。函数通过惩罚我们模型(通过分配损失值)相对于当前参数所犯的任何参数，使得我们找到损失值最小的最佳参数。这个函数便称为损失函数。 交叉熵损失函数(Cross-entropy loss function) 交叉熵损失函数可能是使用最多的损失函数了，所
机器学习--- 交叉熵损失(CrossEntropy Loss)--(附代码)
在人工智能的道路上爬行
05-08 2万+
文章目录
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值