【转载】交叉熵损失函数的理解

最新推荐文章于 2021-12-22 22:28:18 发布

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在深度学习中Softmax交叉熵损失函数的公式求导

zq18239961260的博客

01-08

8474

(以下部分基本介绍转载于点击打开链接) 在深度学习NN中的output层通常是一个分类输出，对于多分类问题我们可以采用k-二元分类器来实现，这里我们介绍softmax。softmax回归中，我们解决的是多分类问题（相对于 logistic 回归解决的二分类问题），类标可以取个不同的值（而不是 2 个）。因此，对于训练集，我们有。（注意此处的类别下标从 1 开始，而不是 0

深度神经网络之损失函数和激活函数

谓之小一

06-30

2万+

1.损失函数和激活函数简介通过前面深度神经网络之前向传播算法和深度神经网络之反向传播算法的学习，我们能够了解到损失函数是用来评估模型的预测值与真实值之间的差异程度。另外损失函数也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真实值，模型的准确性也就越好。前面我们已经学习过平方损失函数，对数损失函数、交叉熵损失函数等不同形式...

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从熵到交叉熵损失函数的理解

weixin_30642029的博客

07-27

190

目录从熵到交叉熵损失函数的理解说在前面熵(Entropy) 相对熵(KL散度 Kullback-Leibler Divergence) 交叉熵(Cross Entropy) 机器学习中交叉熵的应用参考博客 ...

理解交叉熵损失函数

hong615771420的博客

12-08

808

在这里汇总几个链接供自己和大家参考，都写的很好。 https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834 https://www.zhihu.com/question/65288314/answer/244557337

交叉熵损失函数原理详解

01-06

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重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解下面几个概念。信息量信息奠基人香农（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的大小就是看这个

交叉熵损失函数理解

风~

10-09

7639

交叉熵损失函数的数学原理我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「Logistic Regression」、神经网络「Neural Network」等，真实样本的标签为 [0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个 Sigmoid 函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。 Sigmoid 函数的表达式和图形如下所示： g(s)=11+e−sg(...

交叉熵损失函数的理解

weixin_42150026的博客

08-09

855

两个概率分布P和Q的交叉熵定义为（考虑离散分布）：在机器学习中，往往用p来描述真实分布，用q来描述模型预测的分布。我们希望预测的分布和真实分布接近，衡量两个分布的“距离”采用Kullback散度，离散形式的KL散度定义为：因为H(P)是真实分布的熵，是固定的，所以最小化KL散度就相当于最小化交叉熵。在二分类问题中。m=2.假定真实的输出为，模型的预测结果为那...

交叉熵损失函数的优点

07-28

- *1* [交叉熵损失函数的优点（转载）](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39529903/article/details/111499257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_...

CNN学习笔记：目标函数

weixin_30825199的博客

02-10

991

CNN学习笔记：目标函数分类任务中的目标函数　　目标函数，亦称损失函数或代价函数，是整个网络模型的指挥棒，通过样本的预测结果与真实标记产生的误差来反向传播指导网络参数学习和表示学习。　　假设某分类任务共N个训练样本，针对网络最后分类层第i个样本的输入特征为xi，其对应的真实标记为yi∈{1,2,...,C}，另h=(h1,h2,...,hC)⊤为网络的最终输出，即样本i的预测结果，其中...

损失函数与代价函数

qq_44159782的博客

10-16

2582

【版权申明】未经博主同意，谢绝转载！（请尊重原创，博主保留追究权）；本博客的内容来自于：java常见面试考点（四十三）：泛型；学习、合作与交流联系q384660495；本博客的内容仅供学习与参考，并非营利；文章目录一、 损失函数、代价函数与目标函数二、常见的损失函数常见的代价函数一、 损失函数、代价函数与目标函数 损失函数（Loss Function）：是定义在单个样本上的，是指一个样本的误差。代价函数（Cost Function）：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是所..

深入理解交叉熵损失函数

小草莓的魔法笔记

12-22

2496

前言本文参照torch.nn.CrossEntropyLoss()说明文档1，从原理和实现细节上对交叉熵损失进行深入理解。一、交叉熵 1.1 交叉熵的定义假设X是离散型随机变量，p(x)、q(x)p(x)、q(x)p(x)、q(x)为X的两个概率分布，交叉熵的定义如下： H(q,p)=−∑xq(x)log p(x) H(q,p)=-\sum_xq(x)log\ p(x) H(q,p)=−x∑q(x)log p(x) 交叉熵可以用来衡量两分布之间的相似程度。 交叉熵越小，p、qp、

softmax交叉熵损失函数理解

qq_38261075的博客

04-22

411

可参考softmax交叉熵损失函数及其求导

交叉熵损失函数的概念和理解

泛用演化计算、通用人工智能优化模型

08-25

2784

# 交叉熵损失函数 loss=∑i(yi⋅log(y_predictedi)+(1−yi)⋅log(1−y_predictedi))loss=∑i(yi⋅log(y_predictedi)+(1−yi)⋅log(1−y_predictedi)) loss =\sum_{i}{(y_{i} \cdot log(y\_predicted_{i}) +(1-y_{i}) \cdot log(1-y\_...

交叉熵损失函数

Li_xuchang的博客

04-07

322

交叉熵损失函数交叉熵损失函数理解： 交叉熵损失函数理解： 交叉熵是分类问题中经常使用的一种损失函数，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。 ...

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