④ KL散度(相对熵) 交叉熵损失函数 ① 单标签分类任务的交叉熵损失函数(二分类任务包含在其中) ② 多标签分类任务的交叉熵损失函数 参考资料 交叉熵损失函数在分类任务中出镜率很高,在代码中也很容易实现,调用一条命令即可,本文从其原理出发,尽力用通俗的语言阐述,如有错误或让人疑惑的地方,欢迎指正。 前置知识 ...
可以看出,该函数是凸函数,求导时能够得到全局最优值。 5 学习过程 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。 我们用神经网络最后一层输出的情况,来看一眼...
这样,我们已经完整地实现了交叉熵损失函数的推导过程。 2. 交叉熵损失函数的直观理解 可能会有读者说,我已经知道了交叉熵损失函数的推导过程。但是能不能从更直观的角度去理解这个表达式呢?而不是仅仅记住这个公式。好问题!接下来,我们从图形的角度,分析交叉熵函数,加深大家的理解。 首先,还是写出单个样本的交叉熵损...
交叉熵不失为计算语言学消岐的一种较为有效的工具。 交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数,p表示真实标记的分布,q则为训练后的模型的预测标记分布,交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigmoid函数在梯度下降时能避免均方误差损失函数学习速率降低的问题,因为学习速率可以...
首先简单回顾一下我们的似然函数,抛n次硬币,抛了n1次正面,每一次正面的概率为a,则似然函数如下: L(a)=an1∗(1−a)n−n1 我们在使用最大似然估计法得到以下式子: L(a)=n1log(a)+(n−n1)log(1−a) 这个式子就有点像交叉熵损失函数的公式了,但其实还差的远呢,不急,我们一步一步来。
1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重要概念,主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布,通过 q来表示 p的交叉熵...
所以,最后一层总的交叉熵损失函数就是上述所说的第二个式子。 对这两种交叉熵损失函数的总结:这两个交叉熵损失函数对应不同的最后一层的输出。第一个对应的最后一层是 softmax,第二个对应的最后一层是 sigmoid。 交叉熵的优势 最后来讲讲交叉熵的优势。在模型中有时候会使用均方差作为损失函数,但是当激活函数...
机器学习中,我们常常使用KL散度来评估predict和label之间的差别,但是由于KL散度的前半部分是一个常量,所以我们常常将后半部分的交叉熵作为损失函数,其实二者是一样的。 3. 交叉熵作为loss函数的直觉 在回归问题中,我们常常使用均方误差(MSE)作为损失函数,其公式如下: ...
⚡尤其是在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss),只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数,对于其内部的原理总是很呆萌,而且一般使用交叉熵作为损失函数时,输出层会接一个softmax函数或者sigmoid,其中的原因实际并不复杂,但便于日后回忆,以此文进行总结,以便自己和小伙伴们以后翻阅。
转化为上式概率分布后,再利用交叉熵的公式即可。 若直接用真实标签索引,我们可以简化交叉熵编码。 """交叉熵损失函数"""importtorchimporttorch.nnasnn # input是预测概率分布,tgt是真实标签索引defcross_entropy(input,tgt):input = nn.Softmax(-1)...