对数损失函数又称为二元交叉熵损失函数,常用于二分类问题。交叉熵损失函数常用于多分类问题。 对数损失函数的公式为: 其中y是实际标签,p是模型预测的概率。 交叉熵损失函数的公式为: 其中,y是实际标签的one-hot编码,p是模型预测的概率向量。 对比两个损失函数,交叉熵损失函数在多分类问题中更为常见,因为其能够...
本文主要介绍CTR场景中的对数损失函数和交叉熵损失函数,以及对数损失函数的取值范围,如果觉得对你有帮助,文末「点赞」来一个! 极大似然估计 在统计学领域,有两种对立的思想学派:贝叶斯学派和经典学派(频率学派),他们之间最大的区别是如何看待被估计的参数。贝叶斯学派的观点是将其看成是已知分布的随机变量,而经典学...
之间的相对熵,或者KL散度。KL散度大于等于零,当两个分布一致时等于零。 交叉熵 交叉熵本质上可以看成,用一个猜测的分布的编码去编码真实的分布,得到的信息量: 对所有训练样本取均值得到: 对数损失函数 对数损失函数的表达式为: 参见https://blog.csdn.net/qq_38625259/article/details/88362765 交叉熵和对数损失函...
所以,如果当前模型的输出接近0或者1时,σ′(z)就会非常小,接近0,使得求得的梯度很小,损失函数收敛的很慢。 如果使用交叉熵作为损失函数
在深度学习领域,特别是在监督学习任务中,我们通常会使用这两种损失函数来评估模型的性能。本文将对负对数似然函数和交叉熵损失函数进行详细介绍,并探讨它们在机器学习中的应用。 一、负对数似然函数(Negative Log-Likelihood Function) 负对数似然函数是统计学中用于评估模型对观测数据拟合程度的一种函数。在监督学习中,...
交叉熵损失函数是深度学习中非常重要的一种损失函数,被广泛应用于分类和softmax回归等任务中。在实际应用中,我们可以根据具体问题的特点选择最适合的损失函数来训练模型,以达到更好的效果。 2. 正文 2.1 负对数似然函数的推导 负对数似然函数的推导是深度学习和机器学习中非常重要的概念之一。它通常用于衡量模型在给定...
对数损失函数的表达式为: 参见https://blog.csdn.net/qq_38625259/article/details/88362765 交叉熵和对数损失函数之间的关系 交叉熵中未知真实分布 相当于对数损失中的真实标记 ,寻找的近似分布 相当于我们的预测值。如果把所有样本取均值就把交叉熵转化成了对数损失函数。
对数损失函数 对数损失函数是另一种常用的损失函数,主要用于解决二分类问题。对数损失函数的数学公式如下: $Loss = -[ylog(p) + (1-y)log(1-p)]$ 和交叉熵损失函数相比,对数损失函数的计算有所不同。下面根据梯度下降法的思路,求出对数损失函数的梯度(假设所有样本都遵循课件其中的一个数据点)。 总结©...
与对数损失函数类似,交叉熵损失函数的值越小,模型的性能就越好。我们需要通过优化算法(如梯度下降)来调整模型的参数以最小化交叉熵损失函数。 三、对数损失函数和交叉熵的比较 1.对数损失函数和交叉熵在形式上有所不同,但本质上都是评估模型分类任务的损失函数。 2.对数损失函数适用于二元分类任务,交叉熵适用于多元...
当$p$和$q$完全一致时,交叉熵为0,表示模型的预测完全正确,当$p$和$q$差异较大时,交叉熵会较大,表示模型的预测不够准确。 对数损失函数则是一种常用的二分类损失函数,通常用于逻辑回归模型的训练。对数损失函数的表达式为:$L(y,hat{y})=-ylog(hat{y})-(1-y)log(1-hat{y})$,其中$y$表示真实标签...