交叉熵的作用 通过神经网络解决分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此的，比如，在AlexNet中最后输出层有1000个节点。一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类认为的目标数相等。假设最后节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中的每一个维度对应一个类别，在理想的情况下，如果一个样本
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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首先，热力学中的“熵”和我们要说的机器学习中的也就是信息学中的“熵”是不一样的。记得高中化学老说说过，熵越大说明状态越不稳定，气态的熵就大于固态的熵。但是现在要说的“熵”就不一样了。本文主要的内容：熵-->相对熵(KL散度)-->交叉熵。先来总结一下：熵（信息熵）表示事件所含信息量的大小。熵越大，所含信息量越大。相对熵（KL散度）衡量两个分布的差异交叉熵KL散度=交叉熵−信息熵，所以当
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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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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tensorflow中自带四种交叉熵函数，可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits()
tf.nn.weighted_cross_ent
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。1 信息量假设XX是一个离散型随机变量，其取值集合为χχ,概率分布函数p(x)=Pr(X=x),x∈χp(x)=Pr(X=x),x∈χ,则定义事件X=x0X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))I(x0)=−log(p(x0))由于是概率所以p(x0)p(x0)的
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2024-03-06 12:29:03
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熵，交叉熵和损失函数，在机器学习中，这些概念容易让人迷糊，基于现有的理解，简要做一下总结供参考，以后理解深刻了，在进行拓展。熵熵作为一种测量信息量的一个度量，可以用意外程度的期望值来定义，其反应了系统的有序化程度。 假设一个事件发生的概率为p，则得知该消息的意外程度log2(1p) 这个事件发生的概率越大，意外程度越小，包含的信息也越小。若一件事必然发生，概率为1，则意外程度为0，信息量为0.假
交叉熵损失函数前言交叉熵损失函数信息量信息熵交叉熵求导过程应用扩展Binary_Crossentropy均方差损失函数（MSE） 前言深度学习中的损失函数的选择，需要注意一点是直接衡量问题成功的指标不一定总可行。损失函数需要在只有小批量数据时即可计算，而且还必须可微。下表列出常见问题类型的最后一层以及损失函数的选择，仅供参考。问题类型最后一层激活损失函数二分类问题sigmoidbinary_cr
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2024-06-07 21:32:37
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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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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AN
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2022-05-18 16:12:52
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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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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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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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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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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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最近在用交叉熵损失函数，但是却频频出现bug，这里把坑都记录一下，避免以后又再一次掉进去，也希望能帮助到掉进去的人出来。torch.nn.CrossEntropyLoss() 首先，这是一个类，在用的时候需要先创建对象，然后把参数传给对象。例如# 正确示例
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss(predict, target.long())
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2024-06-06 15:10:53
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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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