可以发现,交叉熵损失函数能够捕捉到模型1和模型2预测效果的差异。 2. 函数性质 可以看出,这个函数是凸函数,求导就能得到全局最优值。 3. 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sigmo...
相比于二次代价函数,交叉熵代价函数的优点是:误差越大,学习速度越快。 对于交叉熵理解:() 作者在证明过程中的连等让人有一种证明错的感觉...(另找了一篇验证:) 两篇综合,其实发现交叉熵的证明挺简单的。而这样做的目的,最终其实就是把cost成本函数给换了。 softmax函数 (依旧先看了篇博文:) (个人觉得文章...
此时损失函数对于最后一层权重的梯度不再跟激活函数的导数相关,只跟输出值和真实值的差值成正比,此时收敛较快。又反向传播是连乘的,因此整个权重矩阵的更新都会加快。 另外,多分类交叉熵损失求导更简单,损失仅与正确类别的概率有关。而且损失对于softmax激活层的输入求导很简单。 ——— 版权声明:本文为CSDN博主「无...
(4)交叉熵作为loss的优势 模型训练的loss有很多,交叉熵作为loss有很多应用场景,其最大的好处我认为是可以避免梯度消散,因为一般我们使用平方差作为损失函数,( -y)^2作为损失函数,这种损失函数在进行梯度下降计算的时候会出现梯度弥散,导致学习速率下降,使用交叉熵作为损失函数可以很好的解决这个问题。 那我们再讨论一...
其次,交叉熵作为损失函数在进行梯度下降计算的时候可以避免。出现梯度弥散,导致学习速率下降 相关推导可以...
函数的梯度会趋于饱和,也就是f′(zl)的绝对值非常小,造成学习变慢 当使用交叉熵损失函数L=−y...
交叉熵损失函数的优点 利用一些饱和激活函数的如sigmoid激活时,假如利用均方误差损失,那么损失函数向最后一层的权重传递梯度时,梯度公式为 可见梯度与最后一层的激活函数的导数成正比,因此,如果起始输出值比较大,也即激活函数的导数比较小,那么整个梯度幅度更新幅度都比较小,收敛时间很长。若一开始输出值比较小那么更新...
Cross Entropy Error Function(交叉熵损失函数) 例子 表达式 函数性质 学习过程 优缺点 这篇文章中,讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中,但是为什么它会在分类问题中这么有效呢?我们先从一个简单的分类例子来入手。 1. 预测政治倾向例子 我们希望根据一个人的年龄、性别、年收入等相互独立的特征,来预测一个...
1、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。 二、深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现 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...