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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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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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
# 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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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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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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# 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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# 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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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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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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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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在很多二分类问题中，特别是正负样本不均衡的分类问题中，常使用交叉熵作为loss对模型的参数求梯度进行更新，那为何交叉熵能作为损失函数呢，我也是带着这个问题去找解析的。以下仅为个人理解，如有不当地方，请读到的看客能指出。我们都知道，各种机器学习模型都是模拟输入的分布，使得模型输出的分布尽量与训练数据一致，最直观的就是MSE（均方误差，Mean squared deviation), 直接就是输出与输
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2024-01-25 22:10:20
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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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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
## 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
146阅读
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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写在前面在文章[TensorFlow] argmax, softmax_cross_entropy_with_logits, sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数详解中，提到了交叉熵损失函数的计算方式以及tensorflow中的输入和输出等。本篇文章会更细地讲一下tensorflow中交叉熵损失函数的应用，以及在优化过程中可能用到加权交叉熵损失函数的
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2023-12-14 13:08:44
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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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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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# PyTorch中的损失函数改为交叉熵
在深度学习中，损失函数是模型训练中非常重要的一个组成部分，它用来衡量模型预测结果和实际标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了各种损失函数供用户选择。其中，交叉熵是一种常用的损失函数，在分类问题中表现出色。在本文中，我们将介绍如何将PyTorch中的损失函数改为交叉熵，并提供相应的代码示例。
## 交叉熵损失函数
交叉熵是一种用
原创
2024-05-11 07:30:54
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