交叉熵-输出概率的神经网络损失函数

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#算法 #深度学习 #人工智能

  • 那交叉熵如何用于神经网络作为损失函数呢？

由于网络的目标输出和实际输出都是概率分布：

• 如果两个分布不同的话，交叉熵将会很高；
• 如果两个分布相近，交叉熵将会很低
HHHHGitttt
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Caffe学习（六）损失层及其参数设置
BryantLJ学习的地方
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机器学习的目的就是通过对训练样本输出与真实值不一致的进行惩罚，得到损失Loss，然后采用一定的优化算法对loss进行最小优化，进而得到合理的网络权值。本文介绍Caffe中含有的常见的LossLayer及其参数设置方法 Caffe的LossLayer主要由6个： （1）ContrastiveLossLayer 对比损失函数主要用来训练siamese网络，改网络为专门处理同时输入两张图像的网
神经网络中的交叉熵（Cross-Entropy）损失函数详解
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
06-21 1245
在神经网络和机器学习领域，损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的核心工具。交叉熵（Cross-Entropy）损失函数，作为一种广泛使用的分类损失函数，尤其在处理多分类问题时表现出色。它不仅具有坚实的理论基础，还在实际应用中展现出卓越的性能。
交叉熵损失函数
xuechanba的博客
05-01 2039
<fontolor=green>线性回归模型产生的预测值是连续的实数值，不适合直接处理分类任务。为了实现分类，可以利用广义线性回归的思想，在线性模型之上，再增加一个Sigmoid函数，把线性模型的输出映射到0到1之间，输出一个概率值，并根据这个概率值实现分类。 为了衡量模型的优劣，需要使用损失函数，在线性回归模型中，通常使用平方损失函数，下图为逻辑回归的平方损失函数。 采用梯度下降法来更新模型 w 和 b 时， 从公式可以看出，需要计算损失函数对 w 和 b 的偏导数。 用损失函数分别计算
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
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SongGu1996的博客
08-10 14万+
基础不牢，地动山摇，读研到现在有一年多了，发现自己对很多经常打交道的知识并不了解，仅仅是会改一改别人的代码，这使我感到非常焦虑，自此开始我的打基础之路。如果博客中有错误的地方，欢迎大家评论指出，我们互相监督，一起学习进步。 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）在分类任务中出镜率很高，在代码中也很容易实现，调用一条命令就可以了，那交叉熵是什么东西呢？为什么它可以用来作为损失函数？...
什么是判别式模型和生成式模型
qq_41853758的博客
06-30 2万+
判别式模型(Discriminative Model)：直接对条件概率p(y|x)进行建模，常见判别模型有：线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等；生成式模型(Generative Model)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，常见生成式模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等；生成式模型更普适；判别式模型更直接，目标性更强生成式模型关注数据是...
交叉熵--损失函数
ZJQ的博客
08-21 491
特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布，Q表示P的拟合分布。假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))，可以理解为，一个事件发生的概率越大，则它所携带的信息量就越小，而当p(x0)=1时，熵将等于0，也就是说该事件的发生不会导致任何信息量的增加。显然，当p=q 时，两者之间的相对熵DKL(p||q)=0。
损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）
weixin_45665708的博客
12-16 11万+
损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss） 交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数，其具体公式为： 1.交叉熵损失函数由来 交叉熵是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。首先我们来了解几个概念。 1.1信息量 信息论奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。 “太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话，信息量为0。 “六
TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数 自定义损失函数 交叉熵
qq_44906554的博客
04-13 782
TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数 自定义损失函数 交叉熵
解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题
09-16
然而，当模型的输出概率大于1或小于0时，可能会导致损失函数输出负数，这是不正常的，因为有效的概率值应该始终在0到1之间。 为了解决这个问题，我们需要确保在计算交叉熵损失之前对模型的输出进行softmax操作。...
交叉熵损失函数VS均方差损失函数
cz的博客
11-30 5853
均方差损失函数和交叉熵损失函数是比较常用的损失函数 分类中常用交叉熵？ MSE 均方误差损失也是一种比较常见的损失函数，其定义为： Cross Entropy Loss Function 二分类 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，对于每个类别我们的预测得到的概率为P和 1-P ，此时表达式为： 其中： yi—— 表示样本i的label，正类为 1，负类为0 pi—— 表示样本i预测为正类的概率 多分类 多分类的情况实际上就是对二分类的扩展： 其中： M——类别的数量 yic——符号函数
第二讲-神经网络优化-损失函数
LOVEYSUXIN的专栏
12-22 729
5、损失函数 损失函数是前向传播计算出的结果y与已知标准答案y_的差距。神经网络的优化目标，找出参数使得loss值最小。 本次介绍损失函数有：均方误差（mse，Mean Squared Error）、自定义、交叉熵(ce,Cross Entropy) 均方误差（y_表示标准答案，y表示预测答案计算值） tensorFlow: lose_mse =tf.reduce_mean(tf.square(y-y’)) 示例：...
【Python深度学习】——交叉熵|KL散度|交叉熵损失函数
steptoward的博客
06-11 1644
交叉熵损失函数的目标是最小化预测概率分布与真实分布之间的差异。对于真实分布P 和预测分布 𝑄，交叉熵𝐻(𝑃,𝑄) 的定义为Lyy−∑i1Kyilog⁡yiLyy​−i1∑K​yi​logy​i​yiy_{i}yi​是实际标签的独热编码（one-hot encoding）如果真实类别是 𝑖，则yi1y_{i}=1yi​1, 其余为 0;yi\hat y_{i}y​i​是模型预测的类别 𝑖 的概率。
(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）
qq_62235017的博客
12-18 1010
我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
【算法笔记】AC自动机
u012559967的专栏
12-19 730
AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。
Leetcode 79 最佳观光组合
im_AMBER的博客
12-17 590
每个元素只遍历一次只用了两个变量O(n)O(1)公式拆分是核心：将原得分公式拆分为，把双变量问题转化为单变量的遍历问题。贪心维护最优值：遍历j时，用best维护之前所有i < j中的最大值，这样每一步只需要 O (1) 计算，整体时间复杂度是 O (n)。遍历顺序：因为要求i < j，所以从j=1开始遍历，先计算当前j的得分，再更新best（避免 j 自己和自己配对）。
力扣刷题笔记-组合总和
qq_42622072的博客
12-21 656
比如candidates = [2,3,6,7], target = 7的时候，第一次先选一个数2，把2加入到path中，这时还没有达到target的值，可以再选一个数，这时还是可以按顺序选[2,3,6,7]中的所有数，做循环尝试，可以就再选2试试，这时path中已经有[2，2]了，和还是没达到target，还可以继续加数，再加一个2试试，最后发现[2，2，2]后面再加数已经不行了，加任何数都走不通了，那么就会把最后加进去的那个 2 踢掉，回到 [2, 2] ，然后在这一层尝试别的选择。
算法基础（背包问题）-完全背包
2401_87986548的博客
12-20 865
本文介绍了完全背包问题的三种典型应用场景及解法。首先通过牛客网模板题讲解基础完全背包的两种状态（不超过容量和恰好装满），给出状态转移方程和初始化技巧。其次以洛谷P1616为例展示完全背包在采药问题中的简单应用。最后通过P2918和P5662两道题，分别演示了完全背包在"至少重量"限制和动态规划与贪心结合的场景下的解法。所有解法均包含状态表示、转移方程、初始化和空间优化思路，并附参考代码实现。文章通过具体题目展现了完全背包问题的灵活应用和变通解法。
最小函数值(minval)（信息学奥赛一本通- P1370）
布心老混子
12-22 413
初始化：读取第一组函数参数，计算前 m 个值推入优先队列，建立初始的“最小m数”集合。动态更新依次读取后续 n−1 组函数参数。对于每组函数，从 x=1 开始计算。若 f(x)<q.top()：说明找到了更优解，执行pop()和push(f(x))。若 f(x)≥q.top()：触发单调性剪枝，直接break。结果输出：由于大根堆弹出顺序是从大到小，需要将元素暂存入数组，最后倒序输出以满足题目从小到大的要求。
数组的初始化与使用
最新发布
WQlovematch的博客
12-23 183
摘要：本文介绍了C语言数组的基本概念和使用方法。数组是存储相同类型元素的连续内存结构，通过索引访问元素。文章详细说明了数组的声明、初始化（包括完全和部分初始化）、多维数组的定义和访问方式。同时讲解了基本数据类型（int、char、float、double）的特性及存储空间。通过示例代码演示了数组遍历、数据类型大小检测和简单图形绘制。最后提出了数组逆序输出的课后练习，强调数组越界访问会导致未定义行为。
交叉熵（Cross-Entropy）来作为损失函数
08-15
交叉熵损失函数特别适用于输出为概率分布的模型，如逻辑回归和神经网络。 ### 交叉熵损失函数的原理 交叉熵损失函数的基本形式可以表示为： $$ H(y, \hat{y}) = -\sum_{i} y_i \log(\hat{y}_i) $$ 其中 $ y $ 是...
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