每次都是看了就忘，看了就忘，从今天开始，细节开始，推一遍交叉熵。 我的第一篇CSDN，献给你们（有错欢迎指出啊）。一.什么是交叉熵交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。给定两个概率分布p和q，通过q来表示p的交叉熵为： 注意，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离，或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度，p代表正确答案，
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2024-09-29 13:11:24
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什么是逻辑回归线性回归预测的是一个连续值，逻辑回归给出的“是”和“否”的回答。Sigmoid函数是一个概率分布函数，给定某个输入，它将输出为一个概率值。逻辑回归损失函数平方差所惩罚的是与损失为同一数量级的情形。对于分类问题，我们最好的使用交叉熵损失函数会更有效。交叉熵会输出一个更大的“损失”。交叉熵损失函数交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就
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2024-03-28 16:36:48
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还是废话不说，直接上峰神的链接Softmax理解之Smooth程度控制 softmax交叉熵我们经常使用，但是为啥有的任务，用softmax交叉熵效果很好，有的任务用效果却不怎么样。在实际项目中，分析softmax交叉熵的缺点，才能知道，什么时候有用，失效的怎么去优化。 不要总是当个黑盒子，什么情况下都用，精度上不去的时候，又不知道怎么去优化。softmax交叉熵为啥会有不管用的时候呢，原因很简单
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2024-04-19 11:49:45
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线性回归预测的是一个连续值， 逻辑回归给出的”是”和“否”的回答逻辑回归 sigmoid函数是一个概率分布函数， 给定某个输入，它将输出为一个概率值多层感知器一层一层的往下映射，sigmoid->(-1,1)值逻辑回归损失函数1.平方差所惩罚的是与损失为同一数量级的情形 （1）mse刻画它的损失非常不恰当，因为它的概率值是在（-1,1），比如真实值是1，区分猫和狗，它的概
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2024-06-12 22:11:13
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目录前言一、损失函数二、KL散度（相对熵）三、信息论1.信息量2 熵 总结 前言最近上课学习了交叉熵:但是很不理解为什么要对概率进行-log处理，凭直观的感受1-x也能衡量误差，于是通过学习交叉熵的定义由来，进一步理解 一、损失函数损失函数能量化所学模型的好坏，损失越少，即离真实模型越近，该模型越好。在多分类问题中，例如其中一个标签向量为p=(1,0,0,0),一个实际
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
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2023-10-16 09:28:08
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逻辑回归主要是给出“是”和“否”的回答，使用Sigmoid激活函数：需要用到激活函数：Sigmoid函数，将输入数据控制在0到1之间并输出。将0到1之间的值可以看着是一种概率值，当概率值小于0.5时，输出了一个负面的回答；当概率值大于0.5时，认为它给出了一个正面的回答。sigmoid是一个概率分布函数，给定某个输入，它将输出为一个概率值。把这种0到1之间的值看作是这个网络给出的概率结果逻辑回归损失函数平方差损失所反映的是损失和原有数据集在同一数量级的情形，对于庞大的数据集而言，需要迭代次数更多
原创
2022-01-17 18:16:45
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作者按：最近博士毕业论文写完了，这段时间比较闲，准备把我博士毕业论文里比较有意思的一些章节拿出来写成博客，有空就写点，不定期更新。Softmax交叉熵损失函数应该是目前最常用的分类损失函数了，在大部分文章中，Softmax交叉熵损失函数都是从概率角度来解释的（请读者自行搜索），本文将尝试从最优化的角度来推导出Softmax交叉熵损失函数，希望能够启发出更多的研究思路。一般而言，最优化的问题通常需要
本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。设\(X\)是一个离散型随机变量，其取值为集合\(X = {x_0,x_1,\dots,x_n}\) ，则其概率分布函数为\(p(x) = Pr(X = x),x \in X\)，则定义事件\(X = x_0\) 的
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+b 】。在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数：然后更新w、b：w <—— w - η* ∂C/∂w = w
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2024-08-05 11:43:10
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交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之...
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2020-01-12 15:27:00
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在上一集《你在，或者不在，需要逻辑回归来算》里，我们初次认识了一种新的统计学方法——逻辑回归。和线性回归相比，逻辑回归能帮助我们应对一种新的情况：因变量是二元变量（通常表现为是/否，数值上分别用1或0表示）。相信你还会记得，一个包含k个自变量、不包括交互效应项的逻辑回归模型长这个样子： 等式右边与线性回归十分相似，包含一个截距，再依次加上各个自变量与其回归系数的乘积。而逻辑回归与线性回归的根本区别
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2024-05-06 23:01:54
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cross_entropy-----交叉熵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。1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
_sentinel=None,
labels=None,
logits=No
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2024-01-17 09:13:56
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在深度学习网络训练中，交叉熵损失是一种经常使用的损失函数，这篇文章里我们来推导一下交叉熵损失关于网络输出z的导数，由于二分类是多分类的特殊情况，我们直接介绍多分类的推导过程。一、Softmax交叉熵损失求导基于softmax的多分类交叉熵公式为其中表示类别总数，包含背景类别，通过计算得到，是网络的输出。是真实标签，通常由one-hot形式编码，单独一个样本的标签如下:表示这个样本属于类。 我们拿1
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2024-04-03 08:57:54
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1、交叉熵损失函数交叉熵损失函数： 在二分类问题中，该函数通常对应： 其中表示样本i的标签，正确为1，错误为0.表示样本i预测为正确的概率。交叉熵损失函数常被用于分类任务中，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。将神经网络最后一层的输出通过Softmax方法转换为概率分布再与真实类别的 one-hot 形式进行交叉熵的计算。使用p
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2023-12-12 14:43:54
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进行二分类或多分类问题时，在众多损失函数中交叉熵损失函数较为常用。下面的内容将以这三个问题来展开什么是交叉熵损失以图片分类问题为例，理解交叉熵损失函数从0开始实现交叉熵损失函数1，什么是交叉熵损失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p(x)表示样本的真实分布，q(x)表示模型所预测的分布**交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示
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2023-11-26 19:45:29
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交叉熵损失函数（作用及公式推导） 一、总结 一句话总结： $$C = - \frac { 1 } { n } \sum _ { x } [ y \ln a + ( 1 - y ) \ln ( 1 - a ) ]$$ 1、平方差损失函数的不足？ 使用平方差损失函数训练ANN，看到的实际效果是，如果误差
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2020-09-15 13:08:00
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# 深度学习中的交叉熵损失函数
## 引言
在深度学习中，损失函数是评估模型性能的重要工具。交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）是最常用的损失函数之一，特别是在分类问题中。本文将介绍交叉熵损失函数的公式及其实现，并通过代码示例进一步加深理解。
## 交叉熵损失函数的定义
交叉熵损失函数度量的是两个概率分布之间的距离。在深度学习中，我们通常使用交叉熵损失函数来评估真实标签（
一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离： 我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成交叉熵要求的概率分布得分。在TensorFlow中，Softmax回归的参数被去掉了，只是一个额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分
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2023-10-18 17:44:53
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声明1，本文整体偏向小白风。
2，尽量少贴公式，就讲下原理。我觉得讲清交叉熵根本不需要一堆公式和各种术语。前言交叉熵损失常用于分类任务。
优点是误差较大时，学习速度较快。
本文以pytorch中自带的实现函数为依据，解释下交叉熵损失的计算过程。二分类任务单样本以minst数据集识别为例，就是一个典型的多分类任务。 经过网上搜索，一通复制黏贴，网络计算，最终输出维度应该是10（对应十分类，下文用ou
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2023-12-18 23:05:56
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