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交叉熵损失函数在多分类深度学习的应用
最新推荐文章于 2025-02-24 18:18:17 发布
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该博客主要围绕交叉熵损失函数在多分类深度学习中的应用展开。交叉熵损失函数在深度学习多分类任务里有重要作用，能助力模型更精准地进行分类，提升分类效果和性能，推动多分类深度学习的发展。
交叉熵损失函数:分类任务的不二法门
AI天才研究院
04-28 988
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：用于多分类问题的Softmax分类器
TechPr的博客
09-08 1298
在本篇文章中，我们将详细介绍交叉熵损失函数的原理和使用方法，并提供针对MNIST数据集的实例源代码（Python）。Softmax分类器通过对模型输出应用Softmax函数，将输出转化为概率分布，然后使用交叉熵损失函数来优化模型。Softmax函数将原始输出向量中的每个元素映射为一个介于0和1之间的实数，且所有元素之和为1，即得到一个概率分布。其中，x_i表示模型的原始输出向量中的第i个元素，exp表示指数函数，Σ表示对所有元素的求和操作。最后，我们生成了随机的实际标签和模型预测概率，并计算了交叉熵损失。
分类问题损失函数 – 交叉熵
01-06
参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055 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量的期望。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。公式如下： 相对熵： 又称KL散度，用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。在机器学习中，p(x)从常用于描述样本的真实分布，而q(x)常用于表示预测的分布。KL散度值越小表示两个分布越接近。 公式如下： 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
交叉熵损失-二分类与多分类的关系
ncf的博客
09-02 1万+
一、首先了解交叉熵是什么？1 二、这个就是多分类中的交叉熵损失函数。 三、而二分类中的交叉熵损失一般写成这样：1 四、看起来二分类和多分类为什么不一样? 貌似不一样，二分类为什么多一项?主要是one-hot向量搞得鬼！ 如果按多分类中的one-hot，其实是： 0:[1,0] 1:[0,1] 但是二分类，一个维度的数就可以直接区别两个类别，不需要两个维度。所以使用多分类的交叉熵，将第一个维度用第二个维度直接代替就成了我们看到的二分类交叉熵损失函数。现在知道二类中，那个(1−y)log(1−y^)(1-
聊聊关于分类和分割的损失函数：nn.CrossEntropyLoss()
Henry的博客
03-10 4642
解释分类和分割中，CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数的作用
交叉熵损失函数分类_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数
weixin_35129495的博客
01-30 3035
理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1, 0, 0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7, 0.2, 0.1]。按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度(信息熵)：如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度(交叉熵)：直观上，用p来描述样本是最完美的，用q描述样本就不那么完美，根据吉布斯不等式， ...
交叉熵损失
梦想天空
09-24 6921
在分类的任务中，往往会使用交叉熵损失函数。对于二分类，使用的是binary_crossentropy，在多分类的任务中，使用的时sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy，本文将详细的介绍这三种损失函数
深度学习入门：探索Softmax交叉熵损失函数在多分类中的应用
2301_77444219的博客
07-19 539
在多分类问题中，Softmax函数用于将神经网络的原始输出转换为概率分布。给定一个K维的原始输出向量z，Softmax函数会将其转换为一个新的K维向量σ(z)，其中每个元素表示属于该类别的概率。这里，是向量z中的第j个元素，表示经过Softmax函数转换后，第j个类别的概率。
【深度学习基础】第二课：softmax分类器和交叉熵损失函数
最新发布
qq_34222839的博客
02-24 1149
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。
人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）在分类问题中的应用
u013889591的专栏
08-01 1442
在深度学习中，分类问题无处不在，从图像识别到自然语言处理。交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）作为解决分类问题的核心损失函数之一，对于模型的性能有着决定性的影响。本文将详细介绍交叉熵损失的背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。交叉熵损失源于信息论，用于衡量两个概率分布之间的差异。在机器学习中，它被广泛应用于分类问题，尤其是多分类问题，通过计算模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异，引导模型学习正确的分类边界。交叉熵损失是深度学习中处理分类问题不可或缺的工具。
pytorch_lesson10 二分类交叉熵损失函数及调用+多分类交叉熵损失函数及调用
weixin_51589123的博客
05-13 7918
注：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！ 文章目录一、机器学习中的优化思想二、回归：误差平方和SSE三、二分类交叉熵损失函数1 极大似然估计求解二分类交叉熵损失2 用tensor实现二分类交叉熵损失3 用PyTorch中的类实现二分类交叉熵损失四、多分类交叉熵损失函数 一、机器学习中的优化思想 模型训练的目标：求解一组最适合的权重向量，令神经网络的输出结果与真实值尽量接近。 关键概念：损失函数是可以衡量真实值与预测结果的差异，评价模.
神经网络多分类任务的损失函数——交叉熵
热门推荐
lvchunyang66的博客
04-25 4万+
神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0。以识别手写数字为例，0~9共十个类别。识别数字1，神经网络的输出结果越接近[0,1,0,0,0,0,0...
损失函数的分类
2301_78648299的博客
11-28 1320
真实值target会自动进行one-hot编码预测值logits会自动使用softmax归一化多分类交叉熵损失函数CrossEntropyLoss自动调用了softmax这里的损失函数默认计算的是n个样本的平均损失值，如果要换成和，可用。
损失函数--交叉熵及其他损失
得克特
01-08 4835
文章目录损失函数梯度 25天看完了吴恩达的机器学习以及《深度学习入门》和《tensorflow实战》两本书，吴恩达的学习课程只学了理论知识，另外两本书的代码自己敲了一遍，感觉过的太快，趁着跑cGAN的时间把两本书的知识点总结下，然后继续深度学习的课程。欢迎小伙伴一起学习~ 另外，本文先把框架搭好，后续会一直补充细节和知识点。 最后，本文参考的书是《深度学习入门》斋藤康毅著，十分推荐初学者使用。 本...
多分类损失函数---交叉熵cross entropy
lrr_csdn的博客
11-23 2万+
多分类问题常用交叉熵作为损失函数。对于softmax和cross entropy的详细讲解可参考AI之路博主的博文。 网址：https：//blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/77284921
多分类问题的softmax函数交叉熵损失函数推导
大风车
05-11 6571
二分类与多分类 多分类问题的交叉熵损失函数推导与二分类交叉熵损失函数推导的思想是一致的。可以先参考 二分类问题的交叉熵损失函数推导可参考二分类问题的交叉熵损失函数推导。 本文参考deeplearning 一书 6.2.2.3 Softmax Units for Multinoulli Output Distributions 好啦，开始步入正题啦～ 首先要明确一点的是，为多分类问题和二分类问题设计的模型 在 最后一层直接输出的东西那里有比较大的不同。 假设模型的输出层是全连接层，我们可以画出...
多分类（Softmax）交叉熵损失函数反向传播推导
Wilhelm_M的博客
06-28 757
上面这一点也提醒我们，多分类交叉熵损失函数只适用于单标签的多分类任务，不适用于该函数训练多标签分类任务（本人惨痛教训），切记。在上一篇随笔中，我提到了多分类（Softmax）交叉熵损失函数反向传播为。注意到，上式右边偏导数的算法取决于。所求的反向传播，实际上是损失函数。因为对于多分类任务，真实值。是否相等，因此我们将上式分开。，但并未证明，现将证明过程附上。是one-hot向量，所以。
【神经网络笔记】——多分类交叉熵损失函数公式及代码实现
BlackValley的博客
06-18 1万+
背景 mse均方误差、mae绝对值平均误差用于拟合回归，公式已经熟悉了，但交叉熵的每次都只是应用，没有了解公式，这对于自己写交叉熵损失函数以及分析损失函数不利。 公式详解 C是损失值； n是求平均用的，所以是样本数量，也就是batchsize； x是预测向量维度，因为需要在输出的特征向量维度上一个个计算并求和； y是onehot编码后的真实值 对应x维度上的标签，是1或0； a是onehot格式输出的预测标签，是0~1的值，a经过了softmax激活，所以a的和值为1 对于某个维度xix_ixi​，y=1
平滑权重交叉熵Loss函数在深度学习中的应用
在实际应用中，交叉熵损失函数的一个主要问题是它对模型的预测非常敏感。如果模型对某个类别预测了一个非常小的概率值（接近0），而该类别是正确答案，那么损失值会变得非常大，进而导致梯度爆炸问题。同时，在训练...
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