交叉熵损失函数熵最小化进行标签预测

最新推荐文章于 2024-04-28 01:40:35 发布

IT_BD_Zhang

最新推荐文章于 2024-04-28 01:40:35 发布

阅读量1k

点赞数 1

分类专栏：软件工程应用与实践文章标签： python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_52073096/article/details/120817322

版权

这篇博客探讨了交叉熵损失函数在深度学习中的应用，包括相对熵（KL散度）和信息熵的概念。文章解释了交叉熵作为衡量两个概率分布差异的指标，以及在PyTorch中的实现方式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

2021SC@SDUSC

相对熵

相对熵又称KL散度，用来描述两个概率分布的差异性。假设有对同一变量 x 的 q(x)和p(x)两个概率分布,那么两者之间的相对熵可由以下定义

q(x)是预测的匹配分布，p(x)是目标分布，显然，目标分布p(x)表示事件，但因为使用预测分布，所以有了信息量的变化，这种变化叫相对熵。

信息熵

信息熵也被称为熵，用来表示所有信息量的期望。

所以信息量的熵可表示为如下公式：（X是一个离散型随机变量）

交叉熵

交叉熵是用来估算平均编码长度的。在深度学习中，可以看作通过概率分布q(x)表示概率分布p(x)的困难程度。其表达式为：

KL散度=交叉熵-信息熵

在TensorFlow中实现交叉熵

cross_entropy = -tf.reduce_mean( y_ * tf.log(tf.clip.by_value(y, 1e-10, 1.0)))

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

IT_BD_Zhang

关注关注

1
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

交叉熵损失函数

andeyeluguo的博客

02-16

815

交叉熵损失函数的目标是最小化模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。对于第i个样本，模型的输出为一个长度为K的概率向量，表示每个类别的预测概率。真实标签表示为一个长度为K的one-hot向量，只有真实类别对应的位置为1，其他位置为0。对于每个样本，交叉熵损失函数计算模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。其中，\(y_{ij}\)表示第i个样本的真实标签的第j个类别的值（0或1），\(p_{ij}\)表示模型预测的第i个样本的第j个类别的概率。

交叉熵损失函数原理详解

人工智能

04-29

2388

在学习pytorch的神经网络模型里，经常用到交叉熵损失函数(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，在模型的输出层总会接一个softmax函数

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

TensorFlow实现最小化损失函数：交叉熵

qq_35358021的博客

11-30

1398

softmax_data = [0.7, 0.2, 0.1] one_hot_data = [1.0, 0.0, 0.0] softmax_data = tf.placeholder(tf.float32) one_hot = tf.placeholder(tf.float32) cross_entropy = -tf.reduce_sum(one_hot*tf.log(softmax_data...

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）

weixin_45741070的博客

06-26

1760

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）1.无标签样本1.1.数据集1.2.公式推导2.有标签样本2.1.数据集2.2.公式推导3.参考先说结论：极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）完全等价我们从无标签和有标签两个角度来证明这个结论。 1.无标签样本 1.1.数据集假设我们的数据集为D={x1,x2,⋯ ,xN}\mathcal{D}=\{x_1,x_2,\cdots,x_N\}D={x1,x2,⋯,xN}，每个数据为xi=[xi1xi2⋯xip]x_i=\begin{bmatrix}x

深度学习中的交叉熵损失：应用与优化

AI天才研究院

01-07

689

1.背景介绍 交叉熵损失函数是深度学习中最常用的损失函数之一，它广泛应用于多种机器学习任务中，包括分类、回归、序列预测等。交叉熵损失函数能够有效地衡量模型预测值与真实值之间的差异，从而指导模型进行优化。在本文中，我们将深入探讨交叉熵损失函数的核心概念、算法原理、优化方法以及实际应用。 2.核心概念与联系 2.1交叉熵概念 交叉熵是信息论中的一个概念，用于衡量两个概率分布之间的差异。给定两个...

tensorflow中交叉熵损失函数预测酸奶价格

yunfeather的博客

05-25

422

tensorflow中交叉熵损失函数 引用API：tensorflow.kreas.losses.categorical_crossentropy 则，tf.losses.categorical_crossentropy(y_, y) #y_为真实值，y为预测值 交叉熵是说明两个概率分布之间的距离，距离越小，说明二者分布越接近例如：已知真实值y_(1, 1),预测值y1(0.8, 0.6),预测值y2(0.2, 0.4)。这两个预测值哪一个距离真实值最近。可得：H1((1..

交叉熵损失函数:分类任务的不二法门

最新发布

AI天才研究院

04-28

837

1. 背景介绍机器学习和深度学习的浪潮席卷全球，分类任务作为其中最为基础且应用广泛的任务类型，扮演着不可或缺的角色。从图像识别到自然语言处理，从垃圾邮件过滤到信用风险评估，分类模型在各个领域都展现出强大的能力。而模型的性能优劣，很大程度上取决于损失函数的选择。交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

机器学习----交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数

lmy050813的博客

03-22

6130

损失函数是指一种将一个事件（在一个样本空间中的一个元素）映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。信息熵的值越小，表示系统的不确定性越低。例如，在机器学习中，相对熵常用于比较真实数据的分布和模型预测的分布之间的差异，以评估模型的性能。它可以用于评估两个模型或概率分布的相似性，比较数据分布的差异，以及在熵最小化的框架下进行优化等。对于回归问题，均方差的损失函数的导数是局部单调的，可以找到最优解。上面说的都是一个样本的时候，多个样本的表达式是:多个样本的概率即联合概率，等于每个的乘积。

交叉熵

weixin_45562000的博客

03-23

1006

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的Entropy Minimization (EM) 的实现

Hope^_^

05-16

2254

# p_logit: [batch,class_num] def entropy_loss(p_logit): p = F.softmax(p_logit, dim=-1) return -1 * torch.sum(p * F.log_softmax(p_logit, dim=-1)) / p_logit.size()[0]

最大似然损失与最小化交叉熵损失的异曲同工之妙

徐先森的博客

05-07

3035

一、逻辑回归与softmax回归在逻辑回归问题中，我们使用sigmoid函数将线性模型的连续值映射到0~1的区间上，设置一定的阈值（二分类问题，大于阈值设置为1，小于阈值设置为0），从而得到某个类别的概率。如果将这个问题泛化，推广到多分类问题上（如图片的多分类），我们可以使用softmax函数将其输出单元从一个变成多个。 1.sigmoid函数 sigmoid函数是个很漂亮的S形，其作用可...

损失函数——交叉熵损失函数

YCCNUST的博客

07-01

6146

交叉熵损失函数

机器视觉 cnn汇总

J_Boom的博客

02-25

518

行为识别 Action_Recognition IDT，TSN，C3D，CDC，R-C3D 目标检测大型网络 MaskRCNN， FCIS，DCNN，DenseNet，DetNet，ResNet， vgg16-SSD， Xception 前文还有： yolov1 v2 v3 darknet / caffe 目标检测小型网络 MobileNet v1 v2 -ssd，Shu...

理解交叉熵（Cross Entropy）

aimengh的博客

02-21

7303

交叉熵、信息熵、KL散度

熵，信息熵，相对熵（KL散度），交叉熵

qq_44878786的博客

04-30

1727

熵，信息熵，相对熵（KL散度），交叉熵

半监督学习笔记（四）：熵最小化、代理变量

IRONFISHER的博客

11-25

7026

半监督学习笔记（四）昨天的更新中，我们学习了几种基于对抗方法的一致性正则化的策略，接下来让我们做一个简单的复习： 1、 Fast-SWA：采用了退火算法的思想，逼近多个最小值点后求平均。 2、 Virtual Adversarial Training：通过找到网络的薄弱点，选择性的挑取噪声进行训练。 3、 Adversarial Dropout：采用对抗性的方法找到最弱的随机丢弃层，其中运用了元素级丢弃和通道级丢弃的方法。 4、 Interpolation Consitency training：插值一致

CrossEntropy交叉熵损失函数及softmax函数的理解

交叉熵损失函数 熵最小化进行标签预测

2021SC@SDUSC

相对熵

信息熵

交叉熵

交叉熵损失函数熵最小化进行标签预测