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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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
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
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
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
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
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())
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
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
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
通过上一篇 13 驯兽师：神经网络调教综述，对神经网络的调教有了一个整体印象，本篇从学习缓慢这一常见问题入手，根据Michael Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》chap3 Improving the way neural networks learn中的建议，引入交叉熵损失函数，并分析它是如何克服学习缓慢问题。 “严
一.交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）1. 公式与性质 交叉熵代价函数同样有两个性质：非负性：目标就是最小化代价函数克服方差代价函数更新权重过慢的问题导数中没有σ′(z)这一项，权重的更新是受σ(z)−y这一项影响，即受误差的影响。所以当误差大的时候，权重更新就快，当误差小的时候，权重的更新就慢2.交叉熵代价函数是如何产生的？ &nbs
?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
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
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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
文章目录起因原因最根本的原因有2个原因1原因2另一个常说的原因用交叉熵损失函数后还会有梯度消失的问题吗？ 起因因为最开始听一个老师讲的时候把这个问题将偏了，或者说没有说明根本原因，所以现在这个问题把我搞蒙了。原因最根本的原因有2个原因1在线性回归中用到的最多的是MSE(最小二乘损失函数)，这个比较好理解，就是预测值和目标值的欧式距离。 而交叉熵是一个信息论的概念，交叉熵能够衡量同一个随机变量中的
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
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
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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
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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
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2021-07-29 20:14:00
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