文章目录 Cross Entropy Error Function 一,信息量 二,熵三,相对熵(KL散度) 四,交叉熵 五,交叉熵损失函数 参考 Cross Entropy Error Function 交叉熵损失函数 一,信息量 信息量: 任何事件都会承载着一定的信息量,包括已经发生的事件和未发生的事件,只是它们承载的信息量会有所不同。如昨天下雨这个已知事件,因为...
交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是主要在分类问题中常用的损失函数,它衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异,用来评估模型预测的准确性。交叉熵越小,模型预测的概率分布越接近真实分布,反之交叉熵越大,两个分布的偏离越大。 本文后续给出证明,最小化交叉熵损失等价于最小化KL散度(相对熵),在分类问...
在变化检测中,我们可以将交叉熵损失函数应用于深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。通过将交叉熵损失函数作为模型的损失函数,并结合合适的优化算法,我们可以训练模型以准确地检测出图像或时间序列数据中的变化。 除了在深度学习模型中的应用,交叉熵损失函数也可以用于传统的机器学习模型,如支持向量机...
如果我们想处理分类问题,选择损失函数时,一个选项是交叉熵损失函数(the cross-entropy cost function)。交叉熵损失可以缓解之前提到的由于激活函数的输入落在函数偏左或偏右侧导致的导数过小而训练缓慢的问题。 原因在于:如果使用均方误差作为激活函数 对于单层神经网络单个神经元而言: 其中a是输出 交叉熵损失表示如下: ...
当然,交叉熵的由来是一个最优化问题,在sigmoid函数相关最优化求解里会有相关的内容,而实际上原理就是求偏导后的,得的最小值等等,这里不概述。 仅给出计算公式以及手写代码和pytorch调库结果对比 1.具体示例 2.计算步骤 先得到网络输出,pred = model(x),model可以用简单的fc为例 ...
为了通过交叉熵损失函数优化模型,通常需要进行以下步骤: 1.定义损失函数:根据模型的预测结果和真实结果,计算交叉熵损失函数的值。 2.反向传播:通过计算损失函数的梯度,更新模型的参数。 3.迭代优化:重复进行步骤 1 和步骤 2,直到模型收敛或达到预定的迭代次数。©...
交叉熵损失函数(cross-entropy loss function),也称为对数损失函数(log loss function),是一种用于衡量一个分类模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。 在二分类问题中,交叉熵损失函数定义如下: L(y, \hat{y}) = -y \log(\hat{y}) - (1-y) \log(1-\hat{y}) 其中,y是真实标签(0或1),\hat...
本篇文章将聚焦于逻辑回归的参数估计过程,我们将通过深入讨论极大似然估计和交叉熵损失函数,来理解这一关键步骤。 二、什么是参数估计 从专业的角度来说,参数估计是通过最优化方法(如最大似然估计)来确定最佳拟合数据的模型参数。l例如我们上一篇文章中最后一部分模拟案例中的w0、w1和w2,这些参数定义了特征x1和`x2...
1交叉熵损失函数( Cross Entropy loss): 1.1交 叉熵损失函数公式: y是真实的标签值(正类值为1,负类值为0),y`是预测的概率值(y·∈(0,1)).它表征真实样本标签和预测概率之间的差值. 1.2交 叉熵损失函数推导过程: 举个⼆分类例⼦,要么有打球,要么没有打球.假设打球的标签值为1,没打球的标签值为0...
我们来了解一下交叉熵损失函数的定义。交叉熵损失函数是一种衡量预测值和真实值之间差异的指标。它可以衡量模型输出的概率分布与实际标签之间的差异。具体来说,交叉熵损失函数通过将真实标签的概率分布与模型输出的概率分布进行比较,计算出一个数值来表示它们之间的差异。 交叉熵损失函数的最小负对数为题是为了最小化预...