交叉熵损失函数是机器学习中一个常见的损失函数，用来衡量目标与预测值之间的差距，看着公式能感觉到确实有种在衡量差距的感觉，但是又说不出为什么有这种作用。下面从信息量-信息熵-交叉熵的步骤来看交叉熵公式的意义。信息量信息量是我们能获得未知信息的多少，比如我说周杰伦某天开演唱会，这件事信息量就很小，因为演唱会哪天开已经公布了，这件事发生的概率很大，不用我说你也知道。但是我如果说周杰伦出轨了，这件事的信息
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2024-08-14 09:38:04
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# 条件熵与交叉熵的科普及其在Python中的实现
在信息论和机器学习中，条件熵和交叉熵是两个非常重要的概念。它们在评估概率分布之间的差异时，发挥着关键作用，尤其是在分类任务中。本文将介绍这两个概念，并提供相应的Python代码示例，帮助大家理解它们的应用。
## 条件熵
条件熵是指在已知随机变量 \(Y\) 的情况下，随机变量 \(X\) 的不确定性。可以用以下公式表示：
\[
H(X|
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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今天这篇文章和大家聊聊机器学习领域的熵。我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。熵这个概念应用非常广泛，我个人认为比较经典的一个应用是在热力学当中，反应一个系统的混乱程度。根据热力学第二定律，一个孤立系统的熵不会减少。比如一盒乒乓球，如果把盒子掀翻了，乒乓球散出来，它的熵增加了。如果要将熵减小，那么必须要对这个系统做功，也就是
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
sigmoid 函数结合交叉熵反向传播推导
sigmoid(x) 函数定义:\[\begin{align*}\sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\
{\sigma \prime (x)} &= \sigma(x)(1-\sigma(x))
\end{align*}
\]令 \(z=w \cdot x\), 逻
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2023-07-03 20:31:46
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信息论交叉熵是信息论中的一个概念下面将介绍信息量、熵、相对熵（KL散度）、交叉熵这四个概念。1. 信息量假设是一个离散型随机变量，其取值集合为，其概率分布函数, 则定义事件的信息量为： 图像如下：横轴：; 纵轴： 【（横轴代表事件发生的概率，范围[0,1]，所以上面的信息量与图像只取下图中的粉色段）】事件x发生的概率越大，其包含的信息量越少 2. 熵计算方法
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2024-05-29 08:01:07
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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
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2023-08-21 02:33:12
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文章目录交叉熵损失函数(Cross-Entropy loss function)tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits()tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits()tf.losses.binary_crossentropy()和tf.
一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为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，数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下，如果一个样本属于k，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果，交叉熵就是用来判定
记录一下遇到交叉熵时的学习笔记，此处为本文主要参考链接。1、熵(Entropy)对于一个特定事件，它的概率p越小，那它所蕴含的信息量就越大，反之，p越大，表明信息量越小。此外，对于相互独立的事件，信息量可以叠加。熵就是依据对应的期望值对一系列信息量求期望值。 信息熵可以理解为对事件不确定性的测量，熵越大，不确定性也就越大，熵的公式定义为其中：x是消息（或事件），p(x)是x的概率。从公式中可以看出
cross_entropy函数是pytorch中计算交叉熵的函数。根据源码分析，输入主要包括两部分，一个是input，是维度为（batch_size，class）的矩阵，class表示分类的数量，这个就表示模型输出的预测结果；另一个是target，是维度为（batch_size）的一维向量，表示每个样本
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2023-08-29 07:27:51
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在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion=nn.CrossEntropyLoss()
loss=criterion(input,target)实现方式2:#对输出值进行计算softmax，并取对数,而这个output是需要在神经网络模型的
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2023-06-20 17:24:04
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之前虽然使用过cross-entropy函数，但是并不知道它代表的实际意义，只是知道的其能够进行loss计算，这次从其根源的意义做一个总结，来加深对cross-entropy的理解；一、熵对于交叉熵，我们首先要直到熵神马意思；熵的意义是一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。对于事件A，越难发生，发生的概率越小，包含的信息量就越大； 例如，中国队世界杯夺冠，巴西队世界杯夺冠，肯定前者包含的信息
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2024-06-13 18:36:59
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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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机器学习优化中的交叉熵及改进形式
【摘要】目前分类问题广泛的应用到我们的实际生活中[1]，因而我们应该研究如何分类，研究它的算法。交叉熵通常在机器学习的分类问题中用作损失函数来判断分类模型的优劣，即把交叉熵当做损失函数。在实际的使用过程中，有时会不加区分交叉熵和相对熵，或者说用交叉熵代替相对熵。本文将从三个方面对机器学习优化中的交叉熵进行综述，分别是交叉熵的定义和理论推导，交
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2023-12-06 23:38:14
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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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eep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但
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2023-08-22 12:08:30
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损失函数引言BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss总结参考 引言这里主要讲述pytorch中的几种交叉熵损失类，熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。公式为：在pytorch中，损失可以通过函数或者类来计算，这里BCELoss、BCEWithLogits
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2023-08-20 17:10:31
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二分类问题的交叉熵 在二分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entropy）损失函数。对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在二分类问题中，其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 −log(yt|yp)=−(ytlog(yp)+(1−yt)log(1−yp))
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2023-08-24 12:15:21
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