交叉熵和softmax回归

最新推荐文章于 2024-02-27 11:57:09 发布
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本文主要介绍了交叉熵的概念及其在机器学习中的应用，并详细讲解了Softmax回归算法，包括其原理及如何通过代码实现多分类任务。

*交叉熵
*softmax回归
*多分类代码实现

一、交叉熵
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二、 Softmax 回归
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三、 多分类代码实现
Softmax 回归：
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机器学习（四）从信息论交叉熵的角度看softmax/逻辑回归损失
BryantLJ学习的地方
03-10 6495
机器学习中会常见到softmaxLoss，逻辑回归损失（或者叫交叉熵损失），这两种损失的来源可以由两方面考虑，一方面可以看做是来源于概率论中的极大似然估计，此部分可参见机器学习（二），另一方面可以看做是来源于信息论中的交叉熵损失。 本文主要从信息论中交叉熵的角度来解读这两种损失的由来。softmax损失与逻辑回归损失的来源交叉熵的定义信息量：事件X=x0的信息量为I(X0)=−log(p(x0))
Softmax 与交叉熵：数学原理与梯度推导
最新发布
Mike的博客
01-30 1335
Softmax 函数和交叉熵损失函数的组合在多分类任务中非常高效。Softmax 函数将神经网络的输出转化为概率分布，而交叉熵损失函数则衡量预测分布与真实分布之间的差异。这种组合不仅能够有效衡量模型的预测性能，还能在反向传播过程中提供简洁且稳定的梯度更新。希望本文能够帮助你更好地理解 Softmax 和交叉熵的数学原理及其在深度学习中的应用。
tensorflow-softmax回归及交叉熵函数
fireflychh的博客
09-13 469
tensorflow中有两个直接计算softmax回归和交叉熵的函数，softmax回归说法不太合适，其只是根据神经网络输出计算分类的概率。第一种函数为： cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,  y_) 其中y为原始神经网络的输出结果，而y_为给出的标准答案，两者都为[None, num_classes]的rank
softmax回归和交叉熵损失函数
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
12-31 334
线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。
softmax回归与交叉熵损失
m0_60561065的博客
09-30 1114
回归与分类是机器学习中的两个主要问题，二者有着紧密的联系，但又有所不同。在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础，给定一个样本特征，模型针对每一个分类都返回一个概率，于是可以认为概率最大的类别就是模型给出的答案。但有时模型给出的每一类的概率并不满足概率的公理化定义，这时就要用到softmax回归。
深度学习 精选笔记（4）线性神经网络-交叉熵回归与Softmax 回归
人生是一场修行
02-27 1594
对每个项求幂（使用exp）；对每一行求和（小批量中每个样本是一行），得到每个样本的规范化常数；将每一行除以其规范化常数，确保结果的和为1。return X_exp / partition # 这里应用了广播机制对于任何随机输入，将每个元素变成一个非负数。此外，依据概率原理，每行总和为1]。定义softmax操作后，可以实现softmax回归模型。下面的代码定义了输入如何通过网络映射到输出。注意，将数据传递到模型之前，使用reshape函数将每张原始图像展平为向量。
【深度学习】softmax和交叉熵的配合求导
Dong_ZH的博客
03-02 9702
在分类问题中，尤其是在神经网络中，交叉熵函数非常常见。因为经常涉及到分类问题，需要计算各类别的概率，所以交叉熵损失函数又都是与sigmoid函数或者softmax函数成对出现。
softmax+交叉熵
Dear_learner的博客
02-23 2998
1、softmax函数 softmax函数的定义为： softmax函数的特点： ● 函数值在[0,1]之间； ● 所有的softmax(xi)相加的总和是1 面对一个分类问题，能将输出的yi转换成[0,1]的概率，选择最大的概率yi作为分类的结果。 sigmoid函数定义为： sigmoid函数将每个yi映射到[0,1]之间，但每个yi之间是相互独立的，∑yi与1没有关系，可以用作二分类；而softmax函数的本质是将一个k维数据[a1,a2,a3,…,ak]映射成另外一个K维向量[b1,b2,b3
Softmax回归交叉熵损失函数求导
weixin_42717395的博客
12-04 420
softmax函数的表达式：ai=ezi∑kezka_{i}=\frac{e^{z_{i}}}{\sum_{k} e^{z_{k}}}ai​=∑k​ezk​ezi​​ 交叉熵 损失函数：C=−∑iyiln⁡aiC=-\sum_{i} y_{i} \ln a_{i}C=−∑i​yi​lnai​ 根据复合函数求导法则：∂C∂zi=∑j(∂Cj∂aj∂aj∂zi)\frac{\partial C}{\p...
【笔记】交叉熵softmax求导简单解释
qq_43854567的博客
02-12 2012
在分类任务总利用交叉熵作为损失函数后对输出层的输入O求导后为预测值为y^-y，why? 由下图可知交叉熵和softmax的公式如下图所示，如何求出的下入右框中的求导式子。 【为什么上图中的交叉熵的式子与我们平常所见的不同】 由上图，一般交叉熵的标准形式为上图中橙色方框中的公式，在二元逻辑回归中，我们见到的损失函数为绿色框中的形式，而在多元分类任务中写成了蓝色框中的情况，与负对数似然类似。其实我们可以将绿色和蓝色框中的公式当成对橙色框中公式的两种解读。 【黄框】标准的交叉熵公式 【绿框】二分类情况下.
softmax函数与交叉熵
fengchuixingchen的博客
12-15 318
推荐博客： https://blog.youkuaiyun.com/behamcheung/article/details/71911133
softmax回归与交叉熵损失函数
a_piece_of_ppx的博客
11-11 720
交叉熵损失函数 在《动手学深度学习》 softmax回归 一节中，交叉熵损失函数比较晦涩，学习csdn上其他博客后有了一定了解，做此记录 softmax回归 softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络，但和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。 由于每个输出的计算都依赖于所有的输入，所以softmax回归的输出层也是一个全连接层。 交叉熵损失函数 引入交叉熵损失函数意义如下： 为什么交叉熵损失函数最小值可以作为分
关于softmax回归和交叉熵损失函数很好的一篇文章
weixin_34194087的博客
04-30 174
附上链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37567451/article/details/80895309 转载于:https://www.cnblogs.com/huayecai/p/10795269.html
详解Softmax多分类算法及交叉熵（Cross-Entropy）成本函数（附代码实现、计算过程、公式）
Brandonn_Xu的博客
10-26 3099
Softmax 是一个用于多类别分类问题的激活函数，它通常用于神经网络的输出层。Softmax 函数将一个实数向量转换为概率分布，其中每个元素表示一个类别的概率。简单来说，Softmax的输出代表了一个样本属于某一类别的概率。：Softmax 将输入转换成一个概率分布，其中每个元素表示相应类别的概率。这意味着所有输出元素的总和将等于 1。：Softmax 常用于多类别分类问题，其中有多个互斥的类别需要被分配概率。图中，an代表了该y=n的概率预测。
python实现softmax函数、sigmoid函数、 softmax 交叉熵loss函数、sigmoid 交叉熵loss函数
qq_38061827的博客
03-15 2855
编辑器：jupyter notebook Tensorflow2.0 import tensorflow as tf import numpy as np 实现softmax函数 def softmax(x): x_exp = np.exp(x) x_sum = np.sum(x_exp, axis=1, keepdims=True) prob_x = x_exp / x_sum return prob_x test_data = np.random.normal(.
交叉熵损失与softmax回归
dmhy的博客
12-31 530
文章目录交叉熵损失一、搞懂交叉熵损失二、softmax回归原理与实现三、算法实现之Softmax 回归 交叉熵损失 在读论文时经常遇到softmax回归问题，交叉熵损失函数，我今天对他们做一个初步了解 一、搞懂交叉熵损失 从熵来看交叉熵损失 从最大似然看交叉熵 多分类交叉熵 softmax 二分类交叉熵 https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12068084.html#autoid-0-2-0 二、softmax回归原理与实现 https://zhuanla
逻辑回归、交叉熵、softmax
庞琳卓的博客
09-08 2363
什么时候用softmax？ softmax是一种归一化函数，用于将向量中元素的值都归一化0～1之间，并保持其加和为1。 公示表达为： 根据公式和图片可看出，前一层的激活值越大，经过softmax函数后的值也就越大，又因为softmax的所有输出加和为1，因此，常利用softmax层将激活值与概率实现映射。 多元分类（multi-class classification）中，每个样本只
交叉熵以及通过Python实现softmax_交叉熵（tensorflow验证）
qq_40326280的博客
02-01 1725
文章目录交叉熵（Cross Entropy）信息论相对熵交叉熵机器学习中的交叉熵为什么要用交叉熵做损失函数？分类问题中的交叉熵softmaxsoftmax_cross_entropy求导Python实现单分类softmax_交叉熵 交叉熵（Cross Entropy） 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。 交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和
三. 逻辑回归与交叉熵
weixin_40519901的博客
10-13 200
逻辑回归给出"是"或"否" 分类问题使用交叉熵损失函数更有效 binary_crossentropy计算二元交叉熵 import tensorflow as tf import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': data = pd.read_csv('dataset/credit-a.csv',header=None)#默认情况下，会把数据内容的第一行默认为字段名标题。header=Non
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