TensorFlow实现最小化损失函数：交叉熵

最新推荐文章于 2024-04-28 01:40:35 发布
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#TensorFlow

这篇博客详细介绍了如何利用TensorFlow库来实现和优化交叉熵作为损失函数，适用于深度学习模型的训练过程，旨在提升模型的预测精度。 
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
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交叉熵损失函数
andeyeluguo的博客
02-16 1007
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。
逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导
最新发布
AI天才研究院
05-03 1083
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中最基础的分类算法之一，广泛应用于二分类和多分类问题。其核心优势在于模型简单、可解释性强，且损失函数设计与概率理论深度契合。本文聚焦逻辑回归的核心组件——交叉熵损失函数交叉熵损失为何能有效衡量分类模型的预测误差？二分类与多分类场景下的损失函数形式有何联系与区别？如何通过极大似然估计推导出交叉熵损失的数学表达式？工程实践中如何高效实现交叉熵损失的计算与梯度求解？从信息论基础引入熵、KL散度、交叉熵的核心概念。
交叉熵损失函数介绍
qq_58011370的博客
04-14 1038
交叉熵是信息论中的一个重要概念，它的大小表示两个概率分布之间的差异，可以通过最小化交叉熵来得到目标概率分布的近似分布。为了理解交叉熵，首先要了解下面这几个概念。信息论的基本想法是，一个不太可能的事件发生了的话，要比一个非常可能发生的事件提供更多的信息。根据以上三点，定义在本文中，用log来表示自然对数，其底数为e。设 X 是一个有限个值的离散随机变量，其概率分布为：对于该离散随机变量，用自信息的期望来量化整个概率分布中的不确定性总量：这里的H(X)定义为随机变量 X 的。
tensorflow交叉熵损失函数
wangs0622的博客
05-29 1951
简介 tensorflow 图像分类问题中，常用的交叉熵损失计算有三个函数： tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 简单记录一下这三个函数的用法，...
如何选择合适的损失函数，请看......
lovenankai的专栏
06-21 951
翻译 | 张建军编辑 | 阿司匹林机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型...
损失函数——交叉熵损失函数
YCCNUST的博客
07-01 7230
交叉熵损失函数
损失函数与优化器：交叉熵损失Adam和学习率调整策略
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
03-24 1859
机器学习模型的训练过程离不开损失函数和优化器的选择。损失函数用于评估模型的预测输出与真实标签之间的差距,优化器则负责根据损失函数的梯度信息调整模型参数,使损失最小化。在深度学习中,交叉熵损失函数和Adam优化器广泛应用,它们在很多任务中取得了出色的性能。同时,动态调整学习率也是提高模型收敛速度和性能的重要手段。本文将深入探讨交叉熵损失函数、Adam优化器以及学习率调整策略的原理和应用,希望能为读者提供一份全面而实用的技术指南。
【TensorFlow】常用的损失函数及其TensorFlow实现
XD的学习笔记
03-10 1938
1 损失函数 定义：将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。 应用：作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。 分类：回归问题、分类问题 2 回归问题的损失函数 首先创建预测序列和目标序列作为张量 预测序列是(-1,1)的等差数列，目标值为0 sess = tf.Session() x_vals = tf.linspace(...
交叉熵损失函数:分类任务的不二法门
AI天才研究院
04-28 1040
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）
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）
热门推荐
orDream的博客
11-29 1万+
在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。交叉熵损失是最重要的成本函数。它用于优化分类模型。对交叉熵的理解取决于对 Softmax 激活函数的理解。我在下面写了另一篇文章来涵盖这个先决条件考虑一个4类分类任务，其中图像被分类为狗、猫、马或猎豹。上图中，Softmax 将 logits 转换为概率。交叉熵的目的是获取输出概率（P）并测量与真值的距离（如下图所示）。对于上面的示例，类dog的所需输出是[1,0,0,0]
tensorflow中常用交叉熵损失函数(cross_entropy)的比较总结与代码示例
01-20
本文将对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较： tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.losses.softmax_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 1. tf.losses.sigmoid_cross_entropy import tensorflow as tf batch_size = 4
最大似然及线性回归（最小化损失函数关系）
dujuancao11的博客
02-02 1089
在通常情况下，我们可以假设误差 ϵ i ,i = 1,··· ,n（n 为样本数量）独立同分布 (independently and identically distributed，IID)，并且分布满足正态分布。 因此，有。由于 ϵ 分布随机，因此可以令µ = 0。再观察，由于 ，根据正态分布性质，可知。因此有： ...
tensorflow中交叉熵损失函数详解
little_fat_sheep
05-01 3102
1 前言 tensorflow中定义了3个交叉熵损失函数： softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits, labels) sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, l...
关于softmax中的交叉熵损失函数
guanguanboy的专栏
01-09 549
3.4.5 交叉熵损失函数 前⾯提到，使⽤softmax 运算后可以更⽅便地与离散标签计算误差。我们已经知道，softmax 运 算将输出变换成⼀个合法的类别预测分布。实际上，真实标签也可以⽤类别分布表达：对于样本 i，我们构造向量y(i) 2 Rq ，使得其第y(i)（样本i 类别的离散数值）个元素为1，其余为0。这 样我们的训练⽬标可以设为使预测概率分布^y(i) 尽可能接近真实的标签概率分布...
交叉熵损失函数 熵最小化进行标签预测
m0_52073096的博客
10-17 1112
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...
在TensorFlow中实现交叉熵
A_xiao_mili的博客
09-05 1298
Softmax回归处理 神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和与非线性处理之后的一个值而已，那么如何将这个输出变为概率分布？ 这就是Softmax层的作用，假设神经网络的原始输出为y1,y2,….,yn，那么经过Softmax回归处理之后的输出为： 很显然的是： 而单个节点的输出变成的一个概率值，经过Softmax处理后结果作为神经网络最后的输出。 交叉熵的...
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 3097
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...
深度学习中的损失函数（交叉熵）
YuanLei96的博客
04-03 4576
0、前景介绍 对于线性回归模型适用于输出为连续值的情景，但是在模型输出是一个像图像类别这样的离散值时。对于这样离散值的预测问题，通常使用一些例如sigmoid/softmax的分类模型。 1. 图像分类任务 假设下面两个模型都是通过softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值： 模型1： 预测 真实 是否正确 0.3 0.3 0.4 0 0 1 (猪) 正确 0.3 0.4 0.3 0 1 0 (狗) 正确 0.1 0.2 0.7 1 0
TensorFlow实现MNIST手写数字识别：CNN详解与代码实战
4. 实现权重和偏置变量的初始化函数，这里使用truncated_normal分布生成初始权重，偏置初始化为0.1。 5. 定义卷积层和池化层的函数，利用TensorFlow提供的nn.conv2d和nn.max_pool函数。 6. 构建CNN模型，包括卷积层...
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