输出交叉熵值

最新推荐文章于 2024-07-10 15:22:31 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-10 15:22:31 发布 · 298 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

 

#!/bin/bash
rm result_train_6epoch.out
rm result_valid_6epoch.out
for x in `seq 0 264`;do
        grep 'output' compute_prob_train.${x}.log |awk '{print $8;}' >> result_train_5epoch.out
        grep 'output' compute_prob_valid.${x}.log |awk '{print $8;}' >> result_valid_5epoch.out
done

 

【机器学习】分类问题-交叉熵（Cross-Entropy）
IT古董
12-02 2723
交叉熵是机器学习中用于衡量两个概率分布之间差异的一种损失函数，广泛用于分类问题（如逻辑回归、多分类神经网络）。交叉熵损失直接来源于信息论，特别适合概率建模问题。交叉熵作为一种衡量概率分布差异的工具，不仅在分类任务中表现优异，还为概率建模问题提供了坚实的理论基础。
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
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。
交叉熵的理解
aizhouqian5537的博客
06-26 224
转载：https://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/73392175 交叉熵的原理 交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出，概率分布q为实际输出，H(p,q)为交叉熵，则： 这个公式如何表征距离呢，举个例子：假设N=3，期望输出为p=(1,...
softmax输出的交叉熵损失函数求导推导
weixin_43461341的博客
03-27 306
地址：https://blog.youkuaiyun.com/qian99/article/details/78046329?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task softmax 函数 softmax(柔性最大值)函数，一般在神经网络中， softm...
python交叉输出_解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题
weixin_39905725的博客
12-04 1043
网络训练中，loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数。经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。所以加上一行就行了out1 = F.softmax(out1, dim=1)补充知识：在pytorch框架下，训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？当我在UCF-101数据集训练alexnet时，epoch设为100，跑...
解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题
09-16
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，当模型的输出概率大于1或小于0时，可能会导致损失函数输出负数，这是不正常的，因为有效的概率值应该始终在0到1之间。 为了解决这...
交叉熵（Cross-Entropy）损失函数，对softmax的输出的梯度，为什么等于对应类别的概率减去标签值?
m0_51955470的博客
07-10 672
交叉熵损失函数在深度学习中经常用于多分类任务，特别是结合softmax函数输出的情况下。理解交叉熵损失函数对softmax输出的梯度为什么等于预测概率减去标签值，需要从数学推导和直觉上理解。Softmax 函数回顾Softmax函数将网络最后一层的输出（通常是一个向量）转换为每个类别的概率分布。给定一个输入向量zz1​z2​zk​))softmaxzi​∑j1k​ezj​ezi​​这里zi​。
交叉熵
weixin_45562000的博客
03-23 1029
交叉熵 交叉熵（crossentropy）也是loss算法的一种，一般用在分类问题上，表达的意识为预测输入样本属于某一类的概率 。其表达式如下，其中y代表真实值分类（0或1），a代表预测值。 交叉熵也是值越小，代表预测结果越准。 注意： 这里用于计算的aaa也是通过分布统一化处理的（或者是经过Sigmoid函数激活的），取值范围在0～1之间。如果真实值和预测值都是1，前面一项y∗ln(a)y*l...
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
在深度学习领域，损失函数是衡量模型预测与真实值之间差异的重要工具，它为优化过程提供了指导。PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架，它提供了丰富的损失函数库供用户选择。本文将深入探讨PyTorch中实现的两种...
深度学习中的信息论——交叉熵
zcg1942的博客
01-21 1147
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
简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？
weixin_33738578的博客
06-19 6087
红色石头的个人网站：redstonewill.com 说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式： 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？也许很多朋友还不是很清楚！没关系，接下来我将尽可能以最通俗的语言回答上面这几个问题。 ...
关于交叉熵取值的理解
WxyangID的博客
10-28 1471
     
损失函数之交叉熵(一般用于分类问题)
ZJE
08-10 3万+
一，交叉熵的原理： 交叉熵是用来衡量两个 概率分布 的距离(也可以叫差别)。[概率分布：即[0.1，0.5，0.2，0.1，0.1]，每个类别的概率都在0~1，且加起来为1]。 若有两个概率分布p(x)和q(x)，通过q来表示p的交叉熵为：(注意，p和q呼唤位置后，交叉熵是不同的) 只要把p作为正确结果(如[0，0，0，1，0，0])，把q作为预测结果(如[0.1，0.1，0.4，0.1...
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
热门推荐
史丹利复合田的博客
01-25 26万+
关于交叉熵在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（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日后查阅。
[pytorch] 交叉熵损失输出为负数
THE XING
02-17 1万+
网络训练中，loss曲线非常奇怪 交叉熵怎么会有负数。 经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。 所以加上一行就行了 out1 = F.softmax(out1, dim=1) ...
交叉熵详解
u012370185的博客
07-06 6487
原文：https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834（有修改） 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念 下面将介绍信息量、熵、相对熵（KL散度）、交叉熵这四个概念。 1. 信息量 假设是一个离散型随机变量，其取值集合为，其概率分布函数, 则定义事件的信息量为： 图像如下： 横轴：; 纵轴： 【 （横轴...
交叉熵损失函数
baidu_15113429的博客
04-12 1051
熵代表信息的不确定度什么是信息论中的熵？在机器学习模型中我们通过损失函数在缺点真实值和预测值之间的差异大小损失函数的介绍常用的损失函数有平方和损失函数和交叉熵损失函数，文本主要记录交叉熵损失函数，而相对熵和交叉熵有很大的关系什么是相对熵？什么是交叉熵？以逻辑回归为例，介绍交叉熵损失函数逻辑回归下面介绍熵，交叉熵和相对熵的区别各种熵的区别...
用sigmoid函数作为神经元的激活函数时，最好使用交叉熵代价函数，以避免训练过程太慢
weixin_37136725的博客
12-26 6008
从方差代价函数说起 代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为： 其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+b 】。 在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数： 然后更新w、b：
采用随机梯度下降（自定义函数）实现鸢尾花逻辑回归二分类模型以及输出交叉熵的值。
最新发布
09-26
在Python中，我们可以使用Scikit-Learn库里的LogisticRegression模块来进行逻辑回归，而随机梯度下降通常用于优化过程，比如线性回归的损失函数最小化。然而，如果你想自定义随机梯度下降算法并应用到逻辑回归上，这涉及到一些数学计算和编程技巧。以下是大致步骤： 首先，你需要准备鸢尾花数据集，然后定义一个简单的线性模型（因为我们将在逻辑回归中使用Sigmoid函数作为激活函数），接着创建一个自定义的随机梯度下降函数，计算预测概率和交叉熵。 ```python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] # 我们只取前两个特征进行简化二分类 y = (iris.target == 0).astype(int) # 划分正负样本 # 分割训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) # 自定义随机梯度下降优化器 def gradient_descent(X, y, w, learning_rate, num_iterations): m = len(y) for _ in range(num_iterations): dw = -1/m * np.dot(X.T, (sigmoid(np.dot(X, w)) - y)) w -= learning_rate * dw return w # 初始化权重 w = np.zeros(2) learning_rate = 0.01 num_iterations = 1000 # 训练模型 w = gradient_descent(X_train, y_train, w, learning_rate, num_iterations) # 预测概率 predictions = sigmoid(np.dot(X_test, w)) # 计算交叉熵 from sklearn.metrics import log_loss cross_entropy = log_loss(y_test, predictions) print("Cross entropy:", cross_entropy) ```
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