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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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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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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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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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
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2024-08-06 20:25:54
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目录1. 交叉熵详解1.1 信息量1.2 熵1.3 相对熵（KL散度）1.4 交叉熵1.5 小结2. 交叉熵的应用（pytorch中） 2.1 交叉熵在分类任务中的计算过程2.2 log_softmax()函数2.3 nll_loss()函数2.4 cross_entropy()函数2.5 函数的其
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2023-09-08 12:46:10
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# 教你实现 PyTorch 中的交叉熵损失函数
在深度学习中，交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）是用于多分类问题的常用损失函数。要实现 PyTorch 的交叉熵损失函数，你可以遵循以下步骤：
|步骤|描述|
|--|--|
|1|安装 PyTorch|
|2|准备数据集|
|3|构建模型|
|4|定义损失函数|
|5|训练模型|
|6|评估模型|
下面将逐步介绍每个步骤
原创
2024-09-05 05:53:34
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# 交叉熵损失函数在PyTorch中的应用
## 引言
深度学习中，损失函数是模型训练中的一项重要指标，它用于衡量模型在训练数据上的预测结果与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，尤其在分类任务中广泛应用。本文将介绍交叉熵损失函数的原理，并给出在PyTorch中的代码示例。
## 交叉熵损失函数的原理
交叉熵损失函数是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。在分类任务中，
原创
2023-11-30 12:46:16
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# 交叉熵损失函数与PyTorch
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）在分类任务中被广泛使用，尤其是在深度学习领域。它的基本思想是评估模型输出的概率分布与真实标签分布之间的差异。本文将介绍交叉熵损失函数的基本概念、PyTorch的实现，并演示如何在实际应用中利用它进行损失计算。
## 什么是交叉熵损失函数？
交叉熵用于衡量两个概率分布之间的差异。给定两个分布 \( P \
原创
2024-10-27 03:39:26
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文章目录信息量熵KL散度（相对熵）torch.nn.KLDivLoss交叉熵交叉熵和MSE交叉熵和softmaxtorch.nn.CrossEntropyLossNLLLoss()NLLLoss 和 crossentropy loss 区别标签平滑pytorch实现知识蒸馏 语音识别系统中多数使用标签平滑的KL散度来计算loss，近期做了总结，系统学习了熵，交叉熵，KL散度的联系，以及标签平滑的
作者 | PARAS DAHAL译者 | zzq【导读】如果你稍微了解一点深度学习的知识或者看过深度学习的在线课程，你就一定知道最基础的多分类问题。当中，老师一定会告诉你在全连接层后面应该加上 Softmax 函数，如果正常情况下(不正常情况指的是类别超级多的时候)用交叉熵函数作为损失函数，你就一定可以得到一个让你基本满意的结果。而且，现在很多开源的深度学习框架，直接就把各种损失函数写好了(甚至在
交叉熵loss function, 多么熟悉的名字! 做过机器学习中分类任务的炼丹师应该随口就能说出这两种loss函数: categorical cross entropy 和 binary cross entropy,以下简称CE和BCE. 关于这两个函数, 想必大家听得最多的俗语或忠告就是:"CE用于多分类, BCE适用于二分类, 千万别用混了." 对于BCE前边的那个bina
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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多分类中，只对目标正样本求loss，其余不管。知乎的这篇文章讲的也挺好：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485多分类：(2) 多分类多分类的情况实际上就是对二分类的扩展：其中：现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值：模型1：对所有样本的loss求平均：模型2： 对所有样本的loss求平均：可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效
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2023-10-20 19:16:17
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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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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
# 自定义 PyTorch 交叉熵损失函数的实现
在深度学习中，交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是一个非常重要的指标，常用于分类问题。虽然 PyTorch 已经内置了此损失函数，但作为一名初学者，了解如何从头实现它是非常有帮助的。本文将带你一步步学习如何在 PyTorch 中自定义交叉熵损失函数。
## 流程概述
我们可以将实现交叉熵损失函数的过程分为以下几个步骤：
|
## PyTorch实现交叉熵损失函数
### 一、引言
在深度学习中，交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是一种常用的损失函数，用于衡量模型的输出与真实标签之间的差异。PyTorch是一款广泛使用的深度学习框架，本文将介绍如何使用PyTorch实现交叉熵损失函数。
### 二、流程概览
下面是实现交叉熵损失函数的整体流程：
```mermaid
gantt
t
原创
2023-11-14 13:19:12
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说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，我们都不陌生，脑海中会马上浮现出它的公式：我们已经对这个交叉熵函数的形式非常熟悉，多数情况下都是直接拿来使用。那么，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它变种？接下来我将尽可能通俗地回答上面这几个问题。（一）交叉熵损失函数的数学原理我们知道，在二分类问题模型，例如逻辑回Logistic R
cross-entropy 交叉熵信息量信息量个人理解是指验证信息发生所需要的信息多少，所以一个事件发生的概率越大，它的信息量越小。例如以下事件：A ： 明早太阳东边升起B ： 明早太阳西边升起我们可以知道事件B直观上给我们的信息量很爆炸，我们验证B发生需要的知识，条件比较多。对于一个小概率事件，它的发生往往给人带来爆炸的信息，我们称它的信息量大。记作：熵的概念熵是指信息量的期望，它反映的是信息量
