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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# Python实现交叉熵
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用Python实现交叉熵。交叉熵是一种衡量两个概率分布差异的方法，在机器学习和深度学习中被广泛使用。以下是实现交叉熵的步骤和代码示例。
## 步骤流程
以下是实现交叉熵的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 定义真实标签和预测标签 |
| 3 |
原创
2024-07-18 04:28:59
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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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前言说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 minist手写数字识别就是用交叉熵作为代价函数。 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+b 】
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2023-12-21 21:46:08
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文章目录前言一、交叉熵是什么？二、解决sigmoid激活函数的问题2.1.sigmoid损失函数存在的问题2.2.构造新函数——交叉熵三、从极大似然估计推导四、从KL散度推导总结 前言最近在学习自然语言处理，其中大量模型涉及到了用softmax层作为输出，再用交叉熵（cross-entropy loss）作为损失函数。 在此回忆一下交叉熵损失函数，并从3个方面：为了解决sigmoid激活函数的问
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2023-11-30 10:04:59
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在人工智能深度学习的应用中，损失函数绝对是模型网络学习质量的关键。我们使用损失函数来表示的真实值与预测值之间的距离，进而指导模型的收敛方向。对于标量来说，我们能够很容易想到使用方差来描述误差。那么，如何表示向量之间的误差呢？ &nbs
# Python 实现交叉熵损失的指南
在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是一种常用的损失函数，尤其是在分类问题中。本文将带领你一步步实现在 Python 中计算交叉熵损失，帮助你更好地理解它的应用和实现。
## 流程概述
在开始实现之前，了解整个流程非常重要。下面是实现交叉熵损失的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
本文主要介绍一下分类问题中损失函数的使用，对于二分类、多分类、多标签这个三个不同的场景，在 Pytorch 中的损失函数使用稍有区别。 损失函数Softmax在介绍损失函数前，先介绍一下什么是 Softmax，通常在分类问题中会将 Softmax 搭配 Cross Entropy 一同使用。Softmax 的计算公式定义如下：$$\mathtt{softmax(x
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2024-09-18 21:14:23
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神经网络与机器学习
第6章 反向传播-多层前馈神经网络训练
§6.4 目标函数的选择
上一节详细推导了反向传播算法，并举了两个例子。我们再来回顾一下当取目标函数为均方误差的时候，反向传播敏感度
后向传播
可见敏感度输出层的激活函数导数和误差乘积，特别地分类问题中经常用到的sigmoid函数
sigmoid函数与其导数
这里出现了问题，比如，当输出接近0.952
# 使用Python实现交叉熵函数
交叉熵是机器学习中常用的损失函数，尤其是在分类问题中。它衡量了两个概率分布之间的差异，尤其是一个分布是模型的输出，而另一个分布是真实标签。在这篇文章中，我将引导你一步一步地用Python实现交叉熵函数。
## 流程概述
下面是实现交叉熵函数的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-08-29 08:59:21
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在这篇博文中，我将深入探讨如何使用Python实现交叉熵（Cross-Entropy）梯度。这是一个在机器学习和深度学习中非常常见且重要的概念，尤其是在分类问题中。交叉熵通过量化真实标签与预测标签之间的距离来评价模型的表现。
## 背景描述
对于二元分类问题，我们的目标是让模型输出的预测概率尽量接近真实标签的概率分布。在这方面，交叉熵作为损失函数尤为重要。其数学表达式如下：
$$
H(p,
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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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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在统计学中，损失函数是一种衡量损失和错误（这种损失与“错误地”估计有关，如费用或者设备的损失）程度的函数。假设某样本的实际输出为a，而预计的输出为y，则y与a之间存在偏差，深度学习的目的即是通过不断地训练迭代，使得a越来越接近y，即 a - y →0，而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程。 常见的损失函数为两种，一种是均方差函数，另一种是交叉熵函数。对于深度学习而言，交叉熵函数
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2024-01-19 15:55:19
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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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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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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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习题 2-1 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题 , 交叉熵损失函数不适用于回归问题.平方损失函数: 平方损失函数较为容易理解，它直接测量机器学习模型的输出与实际结果之间的距离，为学习模型的输出，为实际结果。交叉熵损失函数: 交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况，减少
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2024-10-08 14:09:54
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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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欢迎来到theFlyer的博客—希望你有不一样的感悟前言：交叉熵损失函数。1. 损失函数机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程，常常把最小化的函数称为损失函数，它主要用于衡量机器学习模型的预测能力。损失函数可以看出模型的优劣，提供了优化的方向，但是没有任何一种损失函数适用于所有的模型。损失函数的选取依赖于参数的数量、异常值、机器学习算法、梯度下降的效率、导数求取的难易和预测
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2023-11-23 18:41:56
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