熵越大，表示事件发生的不确定性越大。而交叉熵是用于比较两个概率分布之间的差异，对于两个概率分布 P...
损失函数大致可分为两种:回归损失(针对连续型变量)和分类损失(针对离散型变量)。 常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”(Gradient Descent)。 二,交叉熵函数-分类损失 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) 又称为对数似然损失(Log-likelihood Loss)、对数损失,二分类时还可称之为逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss...
而使用cross-entropy时,w、b的梯度就不会出现上述的情况。所以MSE不适用于分类问题。 2.交叉熵不适用于回归问题 当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时,(标签的值为1时表示属于此分类,标签值为0时表示不属于此分类),MSE对于每一个输出的结果都非常看重,而交叉熵只对正确分类的结果看重。例如:在一个三分类模型...
Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss 有时候你用交叉熵发现损失值很低但是识别效果就是不好这可能是因为你有多个分类但是却用二元交叉熵的原因。
交叉熵误差(cross entropy error) 熵真是一个神奇的东西,据说之所以把它命名为熵就是因为它难以理解 但是它确实是一个很有用的西东,光机器学习里面,就经常见到它的身影,决策树要用到它,神经网络和logistic回归也用到了它。 先说熵的定义: 熵定义为信息的期望,某个待分类事物可以划分为多个类别,其中类别的信息...
torch 对应的function kl_div cross_entropy binary_cross_entropy 交叉熵 二分类交叉熵 kl散度 注意kl散度 和公式中的有点不一样 log_target:一个布尔值,指定是否对target输入应用对数。如果为False,则计算方式为P * (log(P) - Q);如果为True,则计算方式为P * (P - log(Q))。
卷积神经网络处理多分类问题时,通常选择的损失函数是交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)。交叉熵表示的是模型实际输出和期望输出的差值,交叉熵的值越小,表明实际的输出和期望的结果越相近,效果越好。 以识别手写数字为例,0~9共十个类别。识别数字1,神经网络的输出结果越接近[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]越好。
百度试题 题目下列哪一种损失函数适用于分类问题? A. 均方误差(MSE) B. 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) C. Hinge损失 D. 平均绝对误差(MAE) 相关知识点: 试题来源: 解析 B null 反馈 收藏
定量理解 Cross Entropy 总结 参考资料 (1)分类模型 与 Loss 函数的定义 监督学习的 2 大分支: 分类问题:目标变量是离散的。 回归问题:目标变量是连续的数值。 本文讨论的是分类模型。 例如:根据年龄、性别、年收入等相互独立的特征, 预测一个人的政治倾向(民主党、共和党、其他党派)。
原因是多分类任务ce效果更好，且ce的概率分布其实是符合多分类任务的 但是如果是二分类任务更推荐sigmoid...