损失函数的作用是衡量模型预测结果与实际结果之间的差距,并根据这个差距来调整模型参数,使得模型的预测结果更加准确。本文将介绍两种常见的损失函数:对数似然损失函数和交叉熵损失函数。 二、对数似然损失函数 1.定义 对数似然损失函数(Logarithmic Loss Function)是一种用于分类问题中的损失函数,它可以评估分类器输出概率...
摘要:在机器学习的分类任务中,负对数似然损失(NLL)和交叉熵损失是两种常用的损失函数。它们虽然在形式上有所不同,但在实际应用中却展现出相似的性能。本文将通过通俗易懂的方式,解析这两种损失函数的异同点,帮助读者更好地理解和应用它们。 Abstract: In machine learning classification tasks, negative log-likelihood...
lnP(D|μ)=∑n=1Nxnlnμ+(1−xn)ln(1−μ) 3. 交叉熵损失函数 LH(x,z)=−∑n=1Nxnlogzn+(1−xn)log(1−zn) x表示原始信号,z表示重构信号。(损失函数的目标是最小化,似然函数则是最大化,二者仅相差一个符号)。
今天复习Logistic回归的时候涉及到二项分布的求最大似然解,突然发现这个对数似然函数熟悉,似曾相识,不就是交叉熵损失函数么,难道这仅仅是巧合,不能够。先看下这个推导。 1. 二项分布(0-1分布): 2. 最大似然估计法: 3. 求解最大似然估计量: 这里我们主要看下标记处的对数似然函数,是不是很熟悉? 交叉熵代价...
【联系】二项分布的对数似然函数与交叉熵(cross entropy)损失函数,1.二项分布二项分布也叫0-1分布,如随机变量x服从二项分布,关于参数μ(0≤μ≤1),其值取1和取0的概率如下:{p(x=1|μ)=μp(x=0|μ)=1−μ则在x上的概率分布为:Bern(x|μ)=μx(1−μ)1−x2.服