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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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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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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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
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2023-12-10 16:34:31
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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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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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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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?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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之前我在（一）中说，分类不采用平方差作为损失函数的原因是损失函数是一个非凸函数，容易陷入局部最优，不利于找到相对的全局最优解。这样的解释我感觉太宽泛。今天我换种思路理解下不采用MSE的原因：首先理解“交叉熵“：我最开始接触熵的概念是在高中化学中，一个描述化学反应体系混乱度的物理量，大学接触是在信息论中，变为了衡量信息量多少的物理量。而在深度学习损失函数中的熵，我理解的应该和信息论差不多，用来衡量信
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2024-06-17 12:29:03
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交叉熵损失函数是用来度量两个概率分布间的差异性，有关交叉熵损失函数的原理在这篇博客中讲解得很好。而本文主要对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较和总结：tf.losses.sigmoid_cross_entropytf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logitstf.losses.softmax_cross_entropytf.nn.softma
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2024-01-30 03:27:34
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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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分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。比如对于一个4分类问题，期望输出应该为 g0=[0,1,0,0] ，实际输出为 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ，计算g1与g0之间的差异所使用的方法，就是损失函数，分类问题中常用损失函数是交叉熵。交叉熵（cross entropy）描述的是两个概率分布之间的距离，距离越小表示这
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2023-12-17 07:23:25
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目录标题常见的损失函数1、分类任务1.1 多分类任务1.2 二分类任务2、 回归任务2.1 MAE损失2.2 MSE损失2.3 smooth L1损失总结 常见的损失函数损失函数：衡量模型参数的质量的函数，衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。ybar与y 之间的差异 损失函数、代价函数、目标函数、误差函数 虽然叫法不同，但都是一样的。1、分类任务在分类任务中最多使用的是交叉熵损失函数，下面分
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2024-05-29 02:09:59
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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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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
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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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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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485交叉熵损失函数经常用于分类问题中，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，此外，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。交叉熵损失函数优点在用梯度下降法做参数更新的时候，模型学习的速度取决于两个值：一、学习率；
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2023-12-21 22:46:31
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1 交叉熵(Cross Entropy) 考虑一种情况，对于一个样本集，存在两个概率分布 $p(x)$ 和 $q(x)$，其中 $p(x)$ 为真实分布，$q(x)$ 为非真实分布。基于真实分布 $p(x)$ 我们可以计算这个样本集的信息熵也就是编码长度的期望为： $H(p)=-\sum \limi ...
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2021-07-20 15:52:00
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