交叉熵损失函数

最新推荐文章于 2024-12-11 10:04:06 发布
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分类专栏： 机器学习与深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wchzh2015/article/details/89788751
该博客分享学习中看到的博客，提到一篇能让人透彻理解交叉熵背后直觉、搞懂其在机器学习中使用的文章，博主后期有空会整理相关知识点，还鼓励读者点开链接查看。

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交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
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？...
交叉熵损失函数优缺点_交叉熵损失函数
weixin_39608748的博客
12-19 2521
交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。二次代价函数的不足ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识。人在学习分析新事物时，当发现自己犯的错误越大时，改正的力度就越大。比如投篮...
深度学习中交叉熵损失函数详解
恩泽君的博客
04-05 4180
深度学习中交叉熵损失函数背景，公式推导详解 首先，我们来看下交叉熵损失函数的表达式： 其中上面那个方程式是用于计算最后一层激活函数为softmax函数的交叉熵损失函数，下面这个是用于计算最后一层激活函数为sigmoid函数的交叉熵损失函数。 下面我将从为什么使用交叉熵函数、交叉熵函数数学推导、为什么对于sigmoid和softmax两个函数的交叉熵损失函数有差别这三个方面来讲解： 一、为什么使用...
平方损失函数与交叉熵损失函数 & 回归问题为何不使用交叉熵损失函数
Gloria的博客
03-09 7240
讲解平方损失函数与交叉熵损失函数 适用的情况以及 解释了原因。 特别是回归问题为什么不能使用 交叉熵损失函数。 博客链接：https://blog.youkuaiyun.com/m_buddy/article/details/80224409 平方损失函数与交叉熵损失函数 交叉熵与均方差 https://blog.youkuaiyun.com/dawnranger/article/det...
交叉熵损失函数原理详解
热门推荐
Cigar
08-30 24万+
交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，至于为什么要怎么做也是不懂，所以专门花了一些时间打算从原理入手，搞懂它，故在此写一篇博客进行总结，以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个...
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
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）
最新发布
qq_39437730的博客
12-11 2万+
交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。中，softmax 和交叉熵是结合在一起实现的，因此你不需要手动调用 softmax。用于度量预测分布与真实分布之间的差异，是分类问题中的核心工具。结合 softmax，用来计算预测分布与真实分布之间的差异。结合了 softmax 和交叉熵计算，使用简单且高效。模型通常输出logits（未归一化的分数），例如。4、示例：在神经网络中的应用。在 PyTorch 的。
交叉熵损失函数详解
发几十块的吧
11-06 1962
交叉熵损失函数详解。
pytorch交叉熵损失函数
qq_27390023的博客
08-30 758
交叉熵损失函数广泛用于分类任务，特别是多分类问题。它比较的是模型输出的概率分布与真实标签的差异。交叉熵损失会惩罚错误分类，鼓励模型输出正确类别的高概率。实际上是同时完成了 softmax 函数和交叉熵损失的计算。它假设最后一层的输出没有经过归一化处理（不是概率形式），而是直接给出了各个类别的得分。该函数会自动计算每一样本对各类别的得分，应用softmax函数，然后计算交叉熵损失。
caffe 加权交叉熵损失函数 SigmoidCrossEntropyLoss
12-24
论文中"Holistically-Nested Edge Detection"使用的加权损失函数，具体用法见博客http://blog.youkuaiyun.com/majinlei121/article/details/78884531
ResNet 18 的结构解读
wchzh2015的博客
06-27 14万+
现在很多网络结构都是一个命名+数字，比如（ResNet18），数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？其实这里的18指定的是带有权重的 18层，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。下面先贴出ResNet论文中给出的结构列表。 对 Pytorch 中ResNet18网络的源码分析（这里），我画出了大致的网络结构图。可以看出，数字 18 = 17 个...
神经网络解决过拟合的方法
wchzh2015的博客
04-13 1万+
总结 simpler model structure regularization data augmentation dropout Bootstrap/Bagging ensemble early stopping utilize invariance Bayesian 定义 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，...
随机变量及其分布？
wchzh2015的博客
04-15 1万+
离散型随机变量及其分布 （0-1）分布 设随机变量X只可能取0和1的两个值，他的分布律是, 则称 X 服从以p为参数的（0-1）分布或者两点分布。 分布律： X 0 1 Pk 1-p p 伯努利（Bernoulli）实验、二项分布 设实验 E 只有两个可能结果：A和，则称 E 为伯努利实验。 设P(A) = p (0<p&lt...
VNet
wchzh2015的博客
06-18 3238
待更新：
Convolution model - Step by Step - v2
wchzh2015的博客
12-05 2409
Convolutional Neural Networks: Step by StepWelcome to Course 4’s first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers in numpy, including both forward
深度学习中损失函数有哪些？
wchzh2015的博客
04-21 1198
待更新
keras 简单的分类实例
wchzh2015的博客
06-11 1100
这段程序是使用keras进行深度学习分类问题。比较简单，将每个类别单独保存在一个文件夹中，然后包含所有类别的文件夹在放在同一个文件夹下面。比如下面所示： train/ cat/ dag/ 下面的代码写的是9分类的问题， 代码： from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 from ...
交叉熵损失函数有几种？分类交叉熵损失函数就是交叉熵损失函数吗
04-29
交叉熵损失函数是一种常用的损函数，主要用于衡量分类问题中预测值与真实值之间的差异。在分类任务中，交叉熵损失函数可以用来度量预测概率分布与真实标签之间的差异。 在分类问题中，常见的交叉熵损失函数有两种...
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