# Python交叉熵求导教程
## 介绍
在机器学习和深度学习中，交叉熵是一个常用的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异。在求解交叉熵损失函数的过程中，需要对其进行求导操作，以更新模型参数。本文将教你如何使用Python计算交叉熵的导数。
## 流程概述
在计算交叉熵的导数之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简单的流程图，展示了计算交叉熵导数的步骤。
```mermai
原创
2023-10-16 03:43:18
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. 输入为z向量，，维度为（1，n）输出,维度为（1，n）2. 经过softmax函数， 3. Softmax Loss损失函数定义为L， ,L是一个标量，维度为（1,1）其中y向量为模型的Label，维度也是（1，n），为已知量，一般为onehot形式。我们假设第 j 个类别是正确的，则y=[0,0,…1,…,0],只有,其余我们的目标是求 标量L对向量 Z 的导数由链式法则，其中s和z均为维度
原创
2023-01-16 08:06:03
282阅读
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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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
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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作为函数，并且可以使用上述公式计算梯度，以便进行反向传播和模型参数。综上所述，我们可以使用交叉熵损失函数和。，给出损失函数定义，并且给出损失函数。, 用交叉熵作为损失函数。那么根据链式法则，损失。表示模型的预测输出，
原创
2023-04-19 17:22:01
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softmax函数它接受一个向量(或者一组变量)作为输入，每个变量指数化后除以所有指数化变量之和，(顺便说一下，sigmoid函数就是其输入数为2时的特例)，有点类似于对输入进行归一化，事实上它就叫做归一化指数函数为了更直观的理解先来看一个栗子，现有一个向量如下将其作为softamax的输入，先对其进行指数化：最后就是：得到的向量所有元素之和为1，每一个元素表示其概率。例如，在MNIST识别手写数
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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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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一、对多分类函数tf.nn.softmax()与交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()的认识这俩函数看着就有关系，前缀都是tf.nn.softmax,那么各自的作用是什么呢？ 首先看这俩函数的参数，前者是logits,后者也
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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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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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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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
365阅读
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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