交叉熵损失函数经常用于分类问题中,特别是在神经网络做分类问题时,也经常使用交叉熵作为损失函数,此外,由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率,所以交叉熵几乎每次都和 Sigmoid(或 Softmax )函数一起出现。 我们用神经网络最后一层输出的情况,来看一眼整个模型预测、获得损失和学习的流程: 神经网络最后一层得到每个类别的...
④ KL散度(相对熵) 交叉熵损失函数 ① 单标签分类任务的交叉熵损失函数(二分类任务包含在其中) ② 多标签分类任务的交叉熵损失函数 参考资料 交叉熵损失函数在分类任务中出镜率很高,在代码中也很容易实现,调用一条命令即可,本文从其原理出发,尽力用通俗的语言阐述,如有错误或让人疑惑的地方,欢迎指正。 前置知识 ...
1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重要概念,主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布,通过 q来表示 p的交叉熵...
这样,我们已经完整地实现了交叉熵损失函数的推导过程。 2. 交叉熵损失函数的直观理解 可能会有读者说,我已经知道了交叉熵损失函数的推导过程。但是能不能从更直观的角度去理解这个表达式呢?而不是仅仅记住这个公式。好问题!接下来,我们从图形的角度,分析交叉熵函数,加深大家的理解。 首先,还是写出单个样本的交叉熵损...
其中,H(P,Q)=−∑i=1nP(xi)logQ(xi)为交叉熵 交叉熵损失函数 既然是解决分类问题 那么交叉熵损失函数就要依据不同情况进行处理 情况一:二分类 在二分类情况下 常用到Sigmoid函数将模型的输出压缩到(0,1)区间内yi^∈(0,1)代表给定输入xi模型判断为正类概率 同时因为只有正负两类 则也得到了负类概率...
1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重要概念,主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布,通过 q来表示 p的交叉熵...
交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数,其具体公式为: 1.交叉熵损失函数由来 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性。首先我们来了解几个概念。 1.1信息量 信息论奠基人香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不...
机器学习中,我们常常使用KL散度来评估predict和label之间的差别,但是由于KL散度的前半部分是一个常量,所以我们常常将后半部分的交叉熵作为损失函数,其实二者是一样的。 3. 交叉熵作为loss函数的直觉 在回归问题中,我们常常使用均方误差(MSE)作为损失函数,其公式如下: ...
交叉熵损失函数(cross-entropy) 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}) ...
对这两种交叉熵损失函数的总结:这两个交叉熵损失函数对应不同的最后一层的输出。第一个对应的最后一层是 softmax,第二个对应的最后一层是 sigmoid。 交叉熵的优势 最后来讲讲交叉熵的优势。在模型中有时候会使用均方差作为损失函数,但是当激活函数为 sigmoid 时,由于其在上边界和下边界的斜率下降十分之快。事实...