logloss==交叉熵

最新推荐文章于 2024-10-29 19:00:53 发布
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博客链接指向一篇探讨logloss与交叉熵关系的文章，虽未展示具体内容，但可知围绕二者关联展开，在信息技术领域，这涉及到算法、机器学习等方面的知识。
一文读懂深度学习模型中损失函数（均方误差，log loss和交叉熵）
weixin_38410551的博客
03-19 6421
误差函数理解定义功能与BP算法，激活函数的关系误差函数的特点常见误差函数均方误差函数公式应用场景pytorch实现代码交叉熵公式应用场景pytorch实现代码 定义 误差函数是关于模型输出和样本标签值之差的函数，通过对误差函数求导来调节权重参数。 功能 调节权重参数 与BP算法，激活函数的关系 误差函数的选择，不仅与要解决的问题有关，而且也和激活函数有关，然后通过对误差函数求导，利用BP调节模型中...
【机器学习】log loss、logistic loss与cross-entropy的关系
littlemichelle
05-12 5468
结论： log loss就是cross-entropy。 二分类时，cross-entropy等价于logistic loss，算是一种特例情况。主要是看预测概览的类别有几种，cross-entropy也可以多分类，logistic loss就是只能二分类。 目录 一、logistic loss与cross-entropy 二、log loss与cross-entropy 三、Python 实现 一、logistic loss与cross-entropy 二分类时，logistic lo.
对数损失和交叉熵损失
weixin_44441131的博客
08-20 5283
对数损失函数（Log loss function）和交叉熵损失函数（Cross-entroy loss funtion）在很多文献内是一致的，因为他们的表示式的本质是一样的。 从上述的表达式中看，两者的损失函数本质是一样的，但是这里需要注意的是通常情况下，这两种损失函数所对应的上一层结构不同，log loss经常对应的是Sigmoid函数的输出，用于二分类问题；而cross-entropy loss经常对应的是Softmax函数的输出，用于多分类问题。 所以在神经网络中精彩使用cross-entropy作
机器学习中的基本问题——log损失与交叉熵的等价性
null的专栏
03-09 1万+
1、log损失 log损失的基本形式为： log(1+exp(−m))log(1+exp(−m))log\left ( 1+exp\left ( -m \right ) \right ) 其中，m=y⋅y^m=y⋅y^m=y\cdot \hat{y}，y∈{−1,1}y∈{−1,1}y\in\left \{ -1,1 \right \}。 对上述的公式改写： ⇒1m∑i=1...
熵、交叉熵、KL散度理解
weixin_44755051的博客
11-10 429
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...
【PYG】数学上分析log_softmax+nll_loss=cross_entropy
Never Give Up
07-02 998
将模型输出转换为对数概率。nll_loss选择目标类别的对数概率，并取负值，得到损失值。因此，通过和nll_loss的组合，模型输出的三个数被转换为一个单一的损失值，用于优化模型。
交叉熵损失函数 loss=''
04-04
\text{loss}=-\sum_{i=1}^{K} y_i\log(\hat{y_i}) $$ 其中，$y_i$ 表示实际标签中第 $i$ 个类别的概率，$\hat{y_i}$ 表示模型预测中第 $i$ 个类别的概率。$\log$ 是自然对数函数。交叉熵损失函数越小，表示模型预测...
loss='binary_crossentropy'，想把它改成对数损失（Logarithmic Loss，LogLoss）：常用于二分类问题，衡量模型的输出和真实标签之间的交叉熵。，怎么改
06-02
要将损失函数从`binary_crossentropy`更改为对数损失（Logarithmic Loss，LogLoss），可以将`loss`参数设置...在这个例子中，`logloss`将被解释为`binary_crossentropy`，并用于衡量模型的输出和真实标签之间的交叉熵。
交叉熵相关知识
GodsLeft的专栏
07-04 514
TensorFlow当中的几种交叉熵 二分类的交叉熵 bce = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(reduction=tf.losses.Reduction.NONE) bce(tf.constant([[1], [0]]), tf.constant([[0.9], [0.5]]) ) # array([0.10536041, 0.69314694]) bce=−1N∑i(yilogpi+(1−yi)log(1−pi)) bce = - \frac{1}{N
神经网络系列---损失函数
weixin_43763292的博客
02-24 3685
在分类任务中，信息熵损失函数的作用是最小化模型预测的类别概率分布与真实标签的差异，使得模型能够更好地预测正确类别。平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是常用的回归问题中的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。均方误差（Mean Squared Error，MSE）是常用的回归问题中的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。Hinge Loss 的特点是，对于预测结果与真实标签的差异小于1的情况，损失为0，这被称为“合页点”（hinge point）。
Cross-entropy_log_loss
最新发布
2401_83026894的博客
10-29 1316
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function），也称为对数损失（Log Loss），是一种在机器学习中常用于分类问题的损失函数，特别是在神经网络中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。定义Lyp−ylogp1−ylog1−p其中：• y 是真实标签，取值为0或1。• p 是模型预测为正类的概率，即 p =
请简述下log对数、Hinge Loss(折页)、Cross-Entropy Loss(交叉熵)这三个损失函数
weixin_48331187的博客
10-18 346
它对于正确分类的样本，希望其在正确类别上的得分超过其他类别的得分，而对于错误分类的样本，希望其错误的类别得分超过正确类别得分加上一个边界（常量1，即间隔）。3. Cross-Entropy Loss（交叉熵损失）：交叉熵损失常用于多分类问题的损失函数，尤其在神经网络中常作为softmax函数的输出层的损失函数。交叉熵损失的公式为：-∑(y * log(p)), 其中y表示真实标签的分布，p表示模型的预测概率分布。1. 对数函数（Log函数）：对数函数是一种常见的数学函数，用于描述指数增长或衰减的情况。
常用损失函数
Peanut 大本营
11-19 9403
    主要记录机器学习中的两大类任务（分类和回归）常用的损失函数 一、分类问题 1. Cross Entropy Loss（CE）     交叉熵损失，也叫Log Loss（两者等价，标签为{-1, 1}时为log loss， 标签为{0, 1}时为交叉熵）     原始的交叉熵公式如下，主要是衡量两个分布的相似程度，分布越相似，交叉熵越小。            对于二分类问题...
机器学习中的损失函数（Loss Function）介绍、说明
weixin_44177594的博客
04-08 1万+
损失函数损失函数介绍常见的损失函数1.对数损失函数（Logloss）2. hinge loss 合页损失函数3. exp-loss 指数损失函数4. cross-entropy loss 交叉熵损失函数5. quadratic loss 平方误差损失函数6. absolution loss (绝对值损失函数)7. 0-1 loss (0-1损失函数) 损失函数介绍 解决一个机器学习问题主要有两部分：数据和算法。 算法又有三个部分组成：假设函数、损失函数、算法优化。 损失函数： 用于计算损失的函数。在机器
回归算法——Logistics回归、Log对数损失（交叉熵损失）
JustKian的博客
10-17 7112
回归算法——Logistics函数、Log对数损失、交叉熵损失 1.定义 Logistic算法是一个二分类算法，它通过Sigmoid函数，把函数值映射到0~1之间。其概率估计函数公式如下： p^i=hθ(Xi)=σ(θTXi) \hat p_i=h_\theta(X_i)=\sigma(\theta^TX_i) p^​i​=hθ​(Xi​)=σ(θTXi​) 其中p^i\hat p_ip^​i...
LogLoss的公式演化
Mr0cheng的专栏
01-08 1万+
LogLoss一般应用于logistic regression[logit regression,logit model]，而logistic regression模型的因变量是categorical，比如二分类的0和1。多分类的模型就是mutinomial logistic regression。在logistic regression里面有一个logistic function(注意区分logi
成功上岸阿里，深度学习知识考点总结
Jack-Cui
09-02 1万+
阿里校招，深度学习常见考点总结
深度学习(3)损失函数-交叉熵(CrossEntropy)
热门推荐
theFlyer
07-26 1万+
欢迎来到theFlyer的博客—希望你有不一样的感悟 前言：交叉熵损失函数。 一. 损失函数 机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程，常常把最小化的函数称为损失函数，它主要用于衡量机器学习模型的预测能力。 损失函数可以看出模型的优劣，提供了优化的方向，但是没有任何一种损失函数适用于所有的模型。损失函数的选取依赖于参数的数量、异常值、机器学习算法、梯度下降...
【AI-1000问】softmax loss和交叉熵有什么关系？
hacker_long的专栏
03-23 3486
文章首发于微信公众号《有三AI》 【AI-1000问】softmax loss和交叉熵有什么关系？ 往期视频（前往公众号观看） softmaxloss和交叉熵有什么关系？ 想必大家也都听过熵这个概念，也都知道softmax以及softmaxloss这个概念，那么它们两个有什么区别和联系呢? 作者/编辑言有三 softmaxloss是由softmax和交叉熵(cross...
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