交叉熵代价函数解释

最新推荐文章于 2022-01-14 01:24:40 发布
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分类专栏： 统计学习 文章标签： 交叉熵
博客提供了两篇关于交叉熵的相关链接，分别为https://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/44239919和https://blog.youkuaiyun.com/xg123321123/article/details/52864830，可从中获取交叉熵的相关知识。

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交叉熵代价函数（cross-entropy)
weinidakaishijian的博客
09-04 1427
目的：让神经网络学习更快 假设简单模型: 只有一个输入,一个神经元,一个输出 简单模型: 输入为1时, 输出为0 初始 w = 0.6, b = 0.9   初始预测的输出 a = 0.82, 需要学习 学习率: 0.15 演示： 初始: w = 2.0, b = 2.0, 初始预测输出: 0.98, 和理想输出0差点很远 演示:
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
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。
交叉熵代价函数
热门推荐
wepon的专栏
03-13 15万+
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得很多的交叉熵代价函数。1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为： 其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+
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...
pytorch学习（九）——交叉熵代价函数原理及其在MNIST手写数字识别中的应用
11-09
上传时间：2020/11/09 ...内容：pytorch框架：交叉熵代价函数原理及其在MNIST手写数字识别中的应用（神经网络） 其他：pytorch学习练习代码 相关介绍：https://blog.youkuaiyun.com/jerry_liufeng/article/details/109573157
交叉熵代价函数解决缓慢学习问题的推导
04-04
================================================== 交叉熵代价函数解决缓慢学习问题的推导。 本文适用于Neural networks and machine learning 的学习。 ==================================================
神经网络优化：交叉熵代价函数的作用和公式推导
交叉熵代价函数的作用及公式推导 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是一种用于衡量人工神经网络（ANN）预测值与实际值的差异的方式。它与二次代价函数相比更有效地促进ANN的训练。 在介绍交叉熵代价...
机器学习——交叉熵python实现
09-10
机器学习——交叉熵python实现，基于TensorFlow，一般在机器学习做loss评估。
机器学习基础（六）—— 交叉熵代价函数（cross-entropy error）
bbbeoy的专栏
02-23 884
交叉熵代价函数1. 交叉熵理论交叉熵与熵相对，如同协方差与方差。熵考察的是单个的信息（分布）的期望：H(p)=−∑i=1np(xi)logp(xi)交叉熵考察的是两个的信息（分布）的期望： H(p,q)=−∑i=1np(xi)logq(xi)详见 wiki Cross entropyy = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 10]) .....
改进神经网络学习方法——交叉熵代价函数
xu_aml的博客
07-09 662
交叉熵代价函数 改进神经网络学习方法——交叉熵代价函数 《Neural Networks and Deep Learning》笔记 对二次代价函数：C=(y−a)22(1) C=\frac{(y-a)^{2}}{2} \qquad(1) C=2(y−a)2​(1) aaa是神经元的输出，训练输入为x=1,y=0x=1,y=0x=1,y=0我们有a=σ(z)a=\sigma(z)a=σ(z)，其中z...
一个例子说明交叉熵损失函数的重要价值——逻辑回归函数的通俗解释
程序猿视角
03-17 591
说一千道一万，交叉熵损失函数有什么价值？答，可以无限增加“分类失误”的惩罚力度，加快模型训练速度。本文通过一个简单的例子，直观解释其工作机制。
交叉熵（the cross-entropy）代价函数的详细介绍及推导过程
Qlz的博客
01-14 2045
交叉熵代价函数 为什么要引入交叉熵代价函数 首先我们先来看一个小例子，它的功能是将输入的数字进行取反然后输出，例如输入1需要输出0，在设置www和bbb的初始值时，我们设置了两种不同的取值，在第一个模型中，我们取的参数值为w=0.6,b=0.9w=0.6,b=0.9w=0.6,b=0.9，在第二个模型中，我们取的参数值为w=2,b=2w=2,b=2w=2,b=2，其具体的训练过程可以参照这里的前两个动画，可以看到对于第二个模型，开始个结束的时候学习速度均很慢，如下图，这种行为看起来和人类学习的行为差异很大，
4.1_交叉熵代价函数
u011730214的博客
03-11 261
参数的调整目标：离目标越远，参数变化的梯度应该越大 二次代价函数（quadratic cost） c=12n[∑(y−a)2] c = \frac {1}{2n}[\sum (y-a)^2]c=2n1​[∑(y−a)2] ∂c∂w\frac{\partial c}{\partial w}∂w∂c​ 与∂c∂b\frac{\partial c}{\partial b}∂b∂c​ 都与σ...
动手学深度学习（九）——交叉熵代价函数原理及其在MNIST手写数字识别中的应用
Liu Feng's Blog
11-09 1743
文章目录一、二次代价函数(改变激活函数)二、熵（Entropy）与交叉熵（Cross-Entropy）原理及推导1、熵2、交叉熵3、交叉熵作为代价函数（改变代价函数）4、二分类交叉熵回归用二次代价、分类用交叉熵三、MNIST数据识别—交叉熵（含源代码） 说明：这篇博客主要是介绍交叉熵代价函数的原理及其在pytorch中实现MNIST手写数字的识别，可以非常清晰地看清在pytorch之中进行模型训练的步骤和方式 相关代码下载： 一、二次代价函数(改变激活函数) C=12n∑x1,...,xn∣∣y(x)−aL
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