Cross-Entropy，即交叉熵，是机器学习中一种常用的损失函数，特别适合分类问题。它通过量化模型预测与真实分布之间的差异，帮助模型更快收敛、更精准地优化。什么是交叉熵？交叉熵来源于信息论，用于衡量两个概率分布之间的差异。公式如下：其中： -是真实分布（One-Hot编码标签）。 -是模型的预测概率。 如果等于...
defbinary_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):return-np.mean(y_true*np.log(y_pred)+(1-y_true)*np.log(1-y_pred))# 多分类交叉熵损失函数 defcategorical_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):num_classes=y_true.shape[1]return-np.mean(np.sum(y_true*np.log(y_pred+1e-9),axis=1))#...
5. 交叉熵损失函数与极大似然估计推导出的损失函数 在分类问题中,使用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)推导出的损失函数实际上等价于交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)。这是因为在统计学中,最大化数据的似然函数与最小化负对数似然(Negative Log-Likelihood, NLL)是等价的,而负对数似然在分类模...
最小化交叉熵等于最小化KL距离。它们都将在p=qp=q时取得最小值H(p)H(p)(p=q时KL距离为0),因此有的工程文献中将最小化KL距离的方法称为Principle of Minimum Cross-Entropy (MCE)或Minxent方法。 特别的,在logistic regression中, p:真实样本分布,服从参数为p的0-1分布,即X∼B(1,p)X∼B(1,p)...
熵(Entropy)和交叉熵(Cross-Entropy)是信息论中的两个重要概念;下面将依次介绍这两个概念 熵 Q:熵(Entropy)是什么? A:熵是一种衡量指标。 Q:熵是衡量什么的指标呢? A:熵是衡量一个随机变量固有的不确定的指标。 Q:那熵是如何计算的呢? A: 对于随机变量X,其概率分布P见下表 ...
我们都知道损失函数有很多种:均方误差(MSE)、SVM的合页损失(hinge loss)、交叉熵(cross entropy)。这几天看论文的时候产生了疑问:为啥损失函数很多用的都是交叉熵(cross entropy)?其背后深层的含义是什么?如果换做均方误差(MSE)会怎么样?下面我们一步步来揭开交叉熵的神秘面纱。
交叉熵(Cross-Entropy)是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中,交叉熵通常用于损失函数,用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。 在分类问题中,交叉熵损失函数通常用于多分类问题,其中模型需要对输入样本进行分类,而标签是类别概率分布。交叉...
2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) 交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。 它刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。 二、为什么不用MSE(两者区别详解) 2.1 原因 1:交叉熵loss权重更新更快 ...
交叉熵(cross-entropy) 1.二次代价函数(quadratic cost) 其中,c表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数。为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: ...