交叉熵

最新推荐文章于 2025-10-23 10:51:45 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-23 10:51:45 发布 · 232 阅读 · 0
文章标签：

#机器学习

博客围绕交叉熵展开，虽内容简短未详细阐述，但与机器学习领域相关，交叉熵是该领域重要概念，在模型评估等方面有重要应用。

分公司噶发多发

交叉熵误差（cross entropy error)
布鲁克林有一棵树
03-01 1万+
熵真是一个神奇的东西，据说之所以把它命名为熵就是因为它难以理解 但是它确实是一个很有用的西东，光机器学习里面，就经常见到它的身影，决策树要用到它，神经网络和logistic回归也用到了它。 先说熵的定义： 熵定义为信息的期望，某个待分类事物可以划分为多个类别，其中类别的信息为(为的概率)： 熵为所有类别的信息期望值： 交叉熵误差： 为实际的分类结果，为预测的结果，（并且...
深度学习笔记---交叉熵误差函数介绍（深度学习的指标）
weixin_44711653的博客
01-28 2655
# 1.导入 机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据两部分来进行学习和实验。 首先，使用训练数据进行学习，寻找最优的参数； 然后，使用测试数据评价训练得到模型的实际能力。 神经网络的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。 损失函数是表示神经网络性能“恶劣程度”的指标，即当前神经网络对监督数据（训练数据）多大程度上不拟合。简单来讲，就是损失函数值越小，代表权重参数越优。 ...
Cross-Entropy（交叉熵）概念解释
最新发布
WSSWWWSSW的博客
10-23 828
交叉熵是衡量两个概率分布差异的指标，常用于机器学习分类任务的损失函数。它通过公式H(p,q)=-∑p(i)logq(i)计算真实分布p与预测分布q之间的差异，数值越小表示预测越准确。在分类任务中，交叉熵能有效量化模型预测与真实标签的偏差，通过最小化交叉熵使模型预测逼近真实分布。二分类和多分类任务都广泛使用交叉熵损失函数，因其能直接评估概率预测的准确性。
损失函数（交叉熵误差）
weixin_45590490的博客
04-30 2583
损失函数 神经网络以某个指标为线索寻找最优权重参数。神经网络的学习中所用的指标称为损失函数 （loss function）。这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。 交叉熵误差 除了均方误差之外，交叉熵误差 （cross entropy error）也经常被用作损失函数。交叉熵误差如下式所示。 这里，log 表示以e为底数的自然对数（loge ）。yk是神经网络的输出，tk 是正确解标签。并且，tk 中只有正确解标签的索引为 1，其他均为 0（one-hot 表示）。因此，式（4.2
一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉
热门推荐
史丹利复合田的博客
01-25 27万+
关于交叉熵在loss函数中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日后查阅。
精选资源
PyTorch中标准交叉熵误差损失函数的实现（one-hot形式和标签形式）
02-08
本文将深入探讨PyTorch中实现的两种交叉熵损失函数形式：one-hot编码形式和标签索引形式。 首先，我们需要理解什么是交叉熵（Cross-Entropy）。交叉熵是一种衡量两个概率分布之间差异的度量，常用于分类问题。在...
精选资源
分类问题损失函数 – 交叉熵
01-06
信息熵： 表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息...交叉熵(cross entropy)： 将KL散度公式进行变形得到： 前半部分就是p(x)的熵，后半部分就是交叉熵： 机器学习中，我们常常使用KL散度来评估pr
交叉熵代价函数（作用及公式推导） - Arthur-Chen的专栏 - 优快云博客1
08-03
交叉熵代价函数是神经网络优化过程中常用的一种损失函数，尤其在分类问题中表现优秀。它主要解决了二次代价函数在处理较大误差时导致训练缓慢的问题。本文将深入探讨交叉熵代价函数的作用、公式推导以及与二次代价...
解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题
09-16
在PyTorch中，交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）通常用于分类任务，它衡量的是模型预测概率分布与真实标签之间的差异。交叉熵损失的计算涉及到对数和负数，因此在正常情况下，其输出应该是非负的。然而，当模型的...
理解交叉熵
03-10
交叉熵（Cross Entropy）是信息论中的一个重要概念，它被广泛应用于机器学习，特别是深度学习中的损失函数计算。在讨论交叉熵时，我们需要明确它的数学定义和在实际应用中的意义。 1. 交叉熵CH(p,q)公式中的p和q...
深度学习中的交叉熵误差原理
12-07
深度学习中的交叉熵误差原理
KL散度与交叉熵区别与联系
Dby_freedom的博客
10-25 2万+
通用的说，熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。在不同领域熵有不同的解释，比如热力学的定义和信息论也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义，可以从熵(Entropy) -> KL散度(Kullback-Leibler Divergence) -> 交叉熵这个顺序入手。 当然，也有多种解释方法...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值