损失函数和误差函数在大多数时候，损失函数和误差函数代表了差不多的意思，但他们仍有细微的差别。误差函数计算我们的模型偏离正确预测的程度。损失函数对误差进行操作，以量化得到一个特定大小或特定方向的误差。Sigmoid\[f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}
\]SoftmaxSigmoid常被用来处理二分类问题。对于多分类问题，我们常使用softmax函数将各个类的分数指数化，以落在\([0
分布对于0-1点分布来说，假设有3红7绿，y代表类别，它们的分布称为q(y)，如下： 图1：q(y)，点的分布熵（Entropy）熵是与给定的分布q(y)相关的不确定性的量度。如果我们所有的点都是绿色的，这种分布的不确定性是什么？零，对吗？毕竟，毫无疑问，点的颜色：它总是绿色！因此，熵为零！另一方面，如果我们确切知道该点的一半是绿色和另一半是红色？那是最坏的情况，对吧？我们绝对不可能猜到
转载
2024-09-08 20:30:07
81阅读
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
转载
2024-08-18 10:57:18
60阅读
NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）0. 引言1. 交叉熵的定义1. 信息熵2. 相对熵（KL散度）3. 交叉熵2. 交叉熵的实现1. tensorflow实现2. pytorch实现3. tensorflow与pytorch中交叉熵的区别4. 引申思考1. 两次softmax的影响2. 伪cross entropy合理性分析5. 参考链接0. 引言故事起源于我之前博客【NLP笔记
对PyTorch中F.cross_entropy()的理解PyTorch提供了求交叉熵的两个常用函数，一个是F.cross_entropy()，另一个是F.nll_entropy()，在学这两个函数的使用的时候有一些问题，尤其是对F.cross_entropy(input, target)中参数target的理解很困难，现在好像弄懂了一些，故写一篇Blog进行记录，方便日后查阅。一、交叉熵的公式及
转载
2023-12-16 00:29:32
448阅读
监督学习主要分为两类：分类：目标变量是离散的，如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜，那么目标变量只能是1（好瓜）,0（坏瓜）回归：目标变量是连续的，如预测西瓜的含糖率（0.00~1.00） 分类主要分为：二分类：如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜多分类：如判断一个西瓜的品种，如黑美人，特小凤，安农二号等
转载
2023-12-16 21:42:48
283阅读
交叉熵损失函数以及softmax损失函数周六总结参考资料： https://wenku.baidu.com/view/81d0aef2900ef12d2af90242a8956bec0975a50e.html 欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高
Python、PyTorch、人工智能、损失函数
原创
2024-06-05 10:40:49
5006阅读
说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式：L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)] L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)] 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，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。交叉熵损失函数优点在用梯度下降法做参数更新的时候，模型学习的速度取决于两个值：一、学习率；
转载
2023-12-21 22:46:31
154阅读
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
转载
2024-04-03 08:57:54
1138阅读
点赞
深度学习中交叉熵损失函数背景，公式推导详解首先，我们来看下交叉熵损失函数的表达式： 其中上面那个方程式是用于计算最后一层激活函数为softmax函数的交叉熵损失函数，下面这个是用于计算最后一层激活函数为sigmoid函数的交叉熵损失函数。 下面我将从为什么使用交叉熵函数、交叉熵函数数学推导、为什么对于sigmoid和softmax两个函数的交叉熵损失函数有差别这三个方面来讲讲我的理解：一、为什么使
转载
2023-12-10 16:34:31
116阅读
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
转载
2024-08-05 11:43:10
57阅读
1 交叉熵(Cross Entropy) 考虑一种情况，对于一个样本集，存在两个概率分布 $p(x)$ 和 $q(x)$，其中 $p(x)$ 为真实分布，$q(x)$ 为非真实分布。基于真实分布 $p(x)$ 我们可以计算这个样本集的信息熵也就是编码长度的期望为： $H(p)=-\sum \limi ...
翻译
2021-07-20 15:52:00
1523阅读
2评论
交叉熵损失函数交叉熵损失函数交叉熵损失函数
原创
2021-08-02 13:32:32
806阅读
交叉熵损失函数
nn.CrossEntropyLoss
交叉熵损失函数是用于分类的损失函数，交叉熵越低，概率越相似熵是信息学之父香农借鉴热力学提出的，用来描述一个事件的不确定性，即概率。如果熵越大，事件发生越不确定.
这是一个两点分布的信息熵，其熵在概率为0.5时达到最大值0.69，这里的0.5表示模型判断什么都是0.5的概率，一半一半，相当于没有判断能力。带有极大的不确定性，这才表示了熵的含义
原创
2021-08-02 14:49:28
1680阅读
ref: https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 总结一下 加深记忆 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，这是为什么呢？ 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
原创
2021-05-24 15:54:18
5626阅读
举个例子，假设在观察一段已发生的东京天气后，得到了天气发生的真实分布P ，我们可以使用概率分布 P 来计算真实的平均编码大小
原创
2024-08-08 14:13:38
196阅读
?交叉熵损失函数原理详解❤️ 信息论1️⃣ 信息量2️⃣ 熵3️⃣ 相对熵（KL散度）4️⃣ 交叉熵Ⓜ️机器学习中交叉熵的应用1️⃣ 为什么要用交叉熵做loss函数？2️⃣ 交叉熵在单分类问题中的使用3️⃣ 交叉熵在多分类问题中的使用㊗️总结 ⚡最近面临找工作，被面试官问得体无完肤。踏入机器学习领域时间较短，此类基本的问题虽然在实际工作和代码开发中不曾深入，但是对于应对面试和后续的一些复杂模型的
转载
2024-01-12 23:12:33
70阅读
交叉熵损失函数 标签（空格分隔）： 损失函数 在得到预测结果之后我们使用softmax对
转载
2021-07-29 20:14:00
421阅读
