交叉熵比平方损失函数的优点

最新推荐文章于 2025-01-13 16:36:10 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014313009/article/details/51043064

本文探讨了深度学习技术如何在图像识别任务中实现高精度，通过案例解析展示了卷积神经网络在实际项目中的关键作用，包括卷积层、池化和优化算法的运用。
深入浅出之交叉熵与相对熵损失函数
浩瀚之水的专栏
09-23 1987
交叉熵是Shannon信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。在机器学习中，交叉熵通常用于度量预测分布与真实分布之间的差异，特别是在分类任务中。交叉熵越小，表示预测分布越接近真实分布，模型的预测效果越好。
交叉熵损失函数优缺点_【损失函数】常见的损失函数(loss function)总结
weixin_39520595的博客
12-19 5969
阅读大概需要7分钟跟随小博主，每天进步一丢丢机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者yyHaker单位 |哈工大SCIR实验室损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。...
交叉熵代价函数作用以及推导
qq_35455503的博客
04-23 210
https://blog.youkuaiyun.com/u014313009/article/details/51043064
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
热门推荐
Arthur-Chen的专栏
04-02 12万+
交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的输出值与实际值的一种方式。与二次代价函数（Quadratic cost function）相比，它能更有效地配合反向传播算法，促进ANN的训练。
交叉熵代价函数+方向导数+梯度（详细作用及公式推导）
蓁蓁尔的博客
03-04 4835
交叉熵代价函数（作用及公式推导） http://blog.youkuaiyun.com/u014313009/article/details/51043064交叉熵代价函数 http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/44239919两篇结合着看。
交叉熵代价函数
frankcreen的专栏
08-26 617
1. 交叉熵代价函数 http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/44239919 2. 交叉熵代价函数（作用及公式推导） http://blog.youkuaiyun.com/u014313009/article/details/51043064
几种损失函数比较
lawenliu的专栏
12-08 9178
1. 综述 损失函数（Loss Function)是用来评估模型好坏程度，即预测值f(x)与真实值的不一致程度，通常表示为L(Y, f(x))的一个非负的浮点数。比如你要做一个线性回归，你拟合出来的曲线不会和原始的数据分布是完全吻合（完全吻合的话，很可能会出现过拟合的情况），这个差距就是用损失函数来衡量。那么损失函数的值越小，模型的鲁棒性也就越好，对新数据的预测能力也就越强。 通常提到损失函数......
机器学习----交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数
lmy050813的博客
03-22 6373
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。
交叉熵损失函数整理
Kevin.wang
07-26 4714
文章目录一.交叉熵函数的由来(推导)二.交叉熵函数直观理解三.交叉熵函数求导3.1Sigmoid + Cross-entropy3.2SoftMax + Cross-entropy四.交叉熵与SoftMax函数 一.交叉熵函数的由来(推导) 我们一共有m组已知样本, (x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)})(x(i),y(i))表示第i组数据及其对应的类别标记, 其中x(i)=(1,x1i,x2i,x3i…xpi)x^{(i)} = (1, x^{i}_1,x^{i}_2,x^{i}_3…x
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 1836
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。
交叉熵损失函数和均方误差损失函数
牧野的博客
04-19 1万+
交叉熵   分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。比如对于一个4分类问题，期望输出应该为 g0=[0,1,0,0] ，实际输出为 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ，计算g1与g0之间的差异所使用的方法，就是损失函数，分类问题中常用损失函数是交叉熵。 交叉熵（cross entropy）描述的是两个概率分布之间的距离，距离越小表示这两个概率越相近，越大...
几种损失函数比较--代价函数，损失函数，目标函数区别
haoji007的博客
04-04 2万+
机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别？ 首先给出结论：损失函数和代价函数是同一个东西， 目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（loss function）。 举个例子解释一下:（图片来自Andrew Ng Machine Learning公开课视频） 上面三个图的函数依次为 f1(x)， f2(x)， f3(x)...
深度学习使用交叉熵代价的好处
qq_35455503的博客
06-10 976
贯穿神经网络设计的一个反复出现的主题是代价函数的梯度必须足够的大和具有足够的预测性，来为学习算法提供一个好的指引。饱和（变得非常平）的函数破坏了这一目标，因为它们把梯度变得非常小。这在很多情况下都会发生，因为用于产生隐藏单元或者输出单元的输出的激活函数会饱和。负的对数似然帮助我们在很多模型中避免这个问题。很多输出单元都会包含一个指数函数，这在它的变量取绝对值非常大的负值时会造成饱和。负对数似然代价...
机器学习 - 常用的损失函数（0-1、平方）
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
01-13 1822
损失函数是一个非负实数函数，用来量化模型预测和真实标签之间的差异.
常见的损失函数总结
dpoerpoiwetiop的博客
02-28 1147
##原博客地址 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58883095 常见的损失函数以及其优缺点如下： 0-1损失函数(zero-one loss) 0-1损失是指预测值和目标值不相等为1， 否则为0: [公式] 特点： (1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非凸函数，不太适用. (2)感知机就是用的这种损失函数。但是相等这个条件太过严格，因此可以放宽...
【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化
Next_SummerAgain的博客
03-15 1万+
【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理) 关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化
NNDL 作业二
m0_64859244的博客
09-26 596
比如分类1、2、3，真实分类是1，而被分类到2和3错误程度应该是一样的，但是明显当我们预测到2的时候是损失函数的值为1/2而预测到3的时候损失函数为2，这里再相同的结果下却给出了不同的值，这对我们优化参数产生了误导。是一种衡量分类模型性能的指标，它表示实际为正例的样本中，被模型预测为正例的样本数量所占的比例，也可以理解为模型能够正确找出实际正例的能力。召回率通常用于二分类问题的评估，也可以在多分类问题中计算每个类别的召回率。在回归问题中，我们通常关注的是预测结果与真实结果之间的差距，而不是预测结果的类别。
交叉熵损失函数优缺点_如何简单通俗的理解交叉熵损失函数？
weixin_39788572的博客
12-19 9837
前面小编给大家简单介绍过损失函数，今天给大家继续分享交叉熵损失函数，直接来看干货吧。一、交叉熵损失函数概念交叉熵损失函数CrossEntropy Loss，是分类问题中经常使用的一种损失函数。公式为：接下来了解一下交叉熵：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。在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q...
深度学习_损失函数(MSE、MAE、SmoothL1_loss...)
Xiaobai_rabbit0的博客
12-11 9万+
@TOC 总结对比MSE损失函数，MAE损失函数以及Smooth L1_loss损失函数的优缺点 1、常见的MSE、MAE损失函数 1.1、均方误差MSE 均方误差（Mean Square Error,MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值f(x)与目标值y之间差值平方和的均值，其公式如下所示： 下图是均方误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。我们可以看到随着误差的增加损失函数增加的更为迅猛。 优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函
常用损失函数除了交叉熵还有什么其他损失函数吗
最新发布
09-05
除交叉熵之外，常用的损失函数还有以下几种： ### 均方误差损失（Mean Squared Error, MSE） 均方误差损失是回归问题中常用的损失函数，它计算的是预测值与真实值之间差值的平方的平均值。公式为： \[MSE = \frac{1...
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