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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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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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
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2024-08-23 09:14:55
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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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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
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2024-08-05 11:43:10
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?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
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2024-01-12 23:12:33
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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
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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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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原博主讲的很清楚，此处我只修改了几个公式（应该是笔误造成的）交叉熵损失函数原理详解交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)是分类问题中经常使用的一种损失函数，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，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。交叉熵简介交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布
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2024-01-04 06:14:45
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Cross-Entropy Loss假设是一对训练样本，是训练数据，是对于分类的one hot向量（该向量只有真实分类的参数为1，其余位数均为0）。假设通过softmax算得预测值，则损失表示如下：很明显的我们看到这个损失涉及到了哪些参数，只有两个，那就预测值和真实值。这里的真实值采用one hot encoding，预测值则必须是概率分布。例如在这里我们只需要关注y的1数位，因为其他位数都为0，
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
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2023-12-18 23:05:56
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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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目录0. 前言1.损失函数（Loss Function）1.1 损失项1.2 正则化项2. 交叉熵损失函数2.1 softmax2.2 交叉熵 0. 前言有段时间没写博客了，前段时间主要是在精读一些计算机视觉的论文（比如yolov1），以及学cs231n这门AI和计算机视觉领域的经典课程。我发现很多事情不能着急，质变需要量变的积累，违背事物发展的客观规律，往往适得其反。今天在学习cs231n的时
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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# 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 |
|------|------|
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
本文是电子书Neural Networks and Deep Learning的读书笔记，我不能保证自己理解是否有偏误或者忽略了原文的精彩地方，如有请读者指出，另外还是推荐英文阅读能力较强的读者直接去阅读原书，因为写得真的不错。神经网络训练的提升可以由四个方面进行：使用能反馈更大误差信号的交叉熵（cross entropy）作为损失函数、能使网络具备更好泛化能力的四种正则化（L1、L2、DropO
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2024-09-25 13:30:41
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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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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
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2024-01-17 09:13:56
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