对不平衡数据敏感:当数据集存在类别不平衡问题时,交叉熵损失函数可能会过度关注多数类而忽略了少数类。这可能导致模型在少数类上的性能不佳。 计算量大:对于大型数据集,交叉熵损失函数的计算量可能较大,需要较长的训练时间。 四、实际应用中的交叉熵损失函数 1. 图像分类 在图像分类任务中,交叉熵损失函数是常用的...
没有它非常重要,通过前文深度学习基础系列(三)| sigmoid、tanh和relu激活函数的直观解释, 我们可知激活函数的自身斜率在趋近两端时变得很平滑,这也意味着反向求导时迭代值dL/dw会比较小,从而使得训练速度变慢,这即是交叉熵函数优于均方差函数的原因。 也许大家会问,在sigmoid函数上交叉熵函数占优,那在softmax函数...
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...
极市平台 已认证账号 本文总结了常见的八种损失函数的优缺点,包括:0-1损失函数、绝对值损失函数、 log对数损失函数、平方损失函数、指数损失函数、Hinge 损失函数、感知损失函数、交叉熵损失函数。链接 发布于 2020-12-19 13:05 赞同4 分享收藏 ...
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...