交叉熵代价函数+方向导数+梯度（详细作用及公式推导）

最新推荐文章于 2025-04-02 22:17:02 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习相关 文章标签： 交叉熵 梯度下降 方向导数
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】交叉熵损失函数（Cross-entropy loss function）（补充篇）
qq_36130719的博客
07-06 523
不过要注意，从模型的角度来看，找到不是最终目的，找的过程（即模型的训练）更重要。模型以找到为目标，不断去拟合数据点，使得它的输出离数据的观察值越来越近，直至近到我们满意为止，这时，模型就算训练好了。然后，这个模型针对任何一个新的输入值，就会产生符合训练数据集的分布的一个输出，此输出值即模型产生的预测值。一般是用来量化两个概率分布之间差异的损失函数（多用于分类问题）。举个例子，在多分类问题中，一个物体所属于不同类别的真实分布p如下：也就是说，真实的分类是这个物体属于Class B。预测分布q。
第五十章 解读交叉熵损失函数的求导(sigmoid和softmax)
专注于人工智能学习，总结
12-22 1199
与平方损失函数相比较，由于学习速率可以被输出误差所控制的缘故，交叉熵能在梯度下降时避免均方误差损失函数学习速率降低的问题，有着更为出色的效果。除此之外，由于交叉熵的计算涉及到各个类别的概率，所以说起交叉熵几乎与sigmoid/softmax函数形影不离，这些我们都会在下文中一一印证。交叉熵，顾名思义，取的是两者交叉的熵值；而在机器学习中的所谓两者，自然是真实分布（或实际输出概率）与预测分布（或期望输出概率），通过熵值计算的方法来刻画两者距离，可以评估两个概率分布（或特征工程里的两个特征变量）的相似度。
Softmax函数交叉熵及其求导
Hansry的博客
04-14 1608
1. 简介 SoftmaxSoftmaxSoftmax 函数 SoftmaxSoftmaxSoftmax 函数在神经网络分类是十分常用的函数，如下所示，在神经元output layer中，可以输出一个R4R4R^{4} 维度的向量，来进行分类，例如输出层为向量 O=[0.2,0.1,0.4,0.3]O=[0.2,0.1,0.4,0.3]O=[ 0.2,0.1,0.4,0.3 ], 可根据向量中...
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
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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。
二分类交叉熵以及加权交叉熵
最新发布
weixin_51147313的博客
04-02 1248
对于单个样本，二分类交叉熵损失的公式为：BCE=−[ylog⁡(p)+(1−y)log⁡(1−p)] \text{BCE} = - \left[ y \log(p) + (1 - y) \log(1 - p) \right] BCE=−[ylog(p)+(1−y)log(1−p)]在机器学习中，预测概率 ppp 通常通过 sigmoid 函数计算得出：p=σ(z)=11+e−z p = \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} p=σ(z)=1+e−z1​我们的目标是计算损失函数 B
交叉熵代价函数作用以及推导
qq_35455503的博客
04-23 190
https://blog.youkuaiyun.com/u014313009/article/details/51043064
交叉熵代价函数
frankcreen的专栏
08-26 598
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
大白话5分钟带你走进人工智能-第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3)
L先生AI课堂
04-30 1211
第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(2) 上一节中，我们讲解了交叉熵损失函数的概念，目标是要找到使得损失函数最小的那组θ，也就是l(θ)最大，即预测出来的结果在训练集上全部正确的概率最大。那我们怎么样找到我们的最优解呢？上节中提出用梯度下降法求解，本节的话我们对其具体细节展开。 先来看下我们...
【代价函数】Cross_entropy：交叉熵损失函数（Cross_entropy loss）
yuanCruise
08-27 1万+
1.Cross_entropy公式及导数推导 损失函数： a=σ(z), where z=wx+b 利用SGD等算法优化损失函数，通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数： 对两个参数权重和偏置进行求偏导： 推导过程如下(关于偏置的推导是一样的)： Note：这个推导中利用了sigmoid激活函数求导，才化简成最后的结果的。sigmoid求导详解 2.分析交叉熵...
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 5904
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。...
神经网络中交叉熵代价函数 求导
Running_you
04-15 4945
最近看了几篇神经网络的入门介绍知识，有几篇很浅显的博文介绍了神经网络算法运行的基本原理，首先盗用伯乐在线中的一个11行python代码搞定的神经网络，import numpy as np# sigmoid function def nonlin(x,deriv=False): if(deriv==True): return x*(1-x) return 1/(1+np
交叉熵公式推导
zhujiagang123的博客
09-27 1208
Logistic回归的交叉熵公式以及求导推导：http://blog.youkuaiyun.com/jasonzzj/article/details/52017438 softmax回归的交叉熵公式以及求导推导：http://blog.youkuaiyun.com/acdreamers/article/details/44663305
逻辑回归交叉熵推导及其求偏导
weixin_42065178的博客
05-25 1745
逻辑回归虽然叫做回归，但是它实际上做的是分类任务。以下是逻辑回归的一些基础知识。 1. 交叉熵推导 Sigmoid公式为： g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1​ 图像为： 因为Sigmoid函数的定义域为（−∞-\infty−∞,+∞+\infty+∞）,值域为（0,1），概率正好也是这个区间，因此很适用于二分类问题。z相当于线性回归中的预测值，将其输入Sigmoid函数中就可以得到预测概率，有以下公式： （1） 其中： （2） 相当于线性回归中拟合
多分类交叉熵函数计算过程(包含numpy和pytorch代码实现)
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08-26 3254
交叉熵损失函数的计算过程
交叉熵损失函数对b求偏导数的具体步骤
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对数几率回归（逻辑回归）交叉熵损失函数对b求偏导数的具体步骤
sigmoid、Relu、Tanh、softmax激活函数的比较, 以及交叉熵损失函数
dabingsun的博客
03-06 3628
sigmoid
手推公式之“交叉熵”梯度
算法码上来
05-23 1540
交叉熵（CrossEntropy）是常见的损失函数，本文详细推导一下它的梯度，面试大厂或者工程实践中都可能会用到。前向传播假设分类任务类别数是，隐层输出是维向量，标准的one-hot向量是，正确的类别是。那么交叉熵损失可以定义为：其中，，是平滑参数。Softmax函数大家都很熟悉了，具体形式为：。反向传播对的梯度要分两种情况：推导过程根据求导法则有：其中就是Softmax函数的梯度（这个推导比较简...
交叉熵代价函数求梯度的推导
vvyuervv的博客
03-14 4271
一直都不太理解使用交叉熵代价函数和使用二次代价函数的求梯度的公式为什么是一样的？ 今天手动推导了一遍，交叉熵函数中的log理解为ln时，刚好是一样的。
逻辑回归的梯度下降参数wb
03-27
首先，用户的问题是关于参数w和b的更新公式推导以及实现的。根据提供的引用内容，特别是引用[3]、[4]、[5]，这些资源已经涉及了梯度下降法的推导和代码实现，所以我需要综合这些信息。 逻辑回归的模型是sigmoid函数...
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