结合多分类的交叉熵损失函数公式可得,模型 1 的交叉熵为:sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 0 * log(0.3) + 1 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 1 * log(0.4) + 0 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(1 * log(0.1) + 0 *
1. 交叉熵损失函数简述 交叉熵衡量了使用分布 Q 来编码分布时的平均信息量。交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是主要在分类问题中常用的损失函数,它衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异,用来评估模型预测的准确性。交叉熵越小,模型预测的概率分布越接近真实分布,反之交叉熵越大,两个分布的偏离越大。
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...
②熵 ③ 交叉熵 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...
-log(x)函数 因为是-log(q(x)),而q(x)是概率,在0-1之间,所以我们只看0-1之间的函数样子。 不难看出: (1)当预测结果正确时,该正确类别的概率越大(q(x)越接近1),交叉熵损失函数越小。 (2)当预测结果正确,但正确类别的概率不够大时(q(x)较小),交叉熵损失函数较大。
交叉熵损失函数是机器学习领域中用于衡量模型预测概率与真实标签之间差异的关键工具，以下是对其的详细解析：基本概念：交叉熵损失函数通常用于二分类问题，如逻辑回归和神经网络。它通过log函数将概率最大化的需求转化为损失函数的最小化，从而衡量模型预测的准确性。数学原理：交叉熵损失函数的公式来源于极大...
不当损失函数选择虽然交叉熵损失非常适合分类问题，但错误用于回归问题时，可能导致模型无法准确拟合数据。回归问题需要使用均方误差（MSE）等更适合连续值输出的损失函数。二、优化策略 使用Softmax激活函数为了避免梯度消失或爆炸，多分类任务中推荐使用Softmax激活函数。与Sigmoid不同，Softmax可以将输出转换为概率分布，...
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: ...
交叉熵损失通常与sigmoid或softmax函数结合使用。神经网络输出的logits经过sigmoid或softmax转换后，得到每个类别的概率分布。这些概率分布与真实类别的一维onehot向量相结合，通过计算得出最终的损失值。优势：交叉熵损失函数是凸函数，这确保了全局最优解的搜索。它具有高效的学习能力，能够快速调整模型权重，...
是信息论中的一个重要概念,它的大小表示两个概率分布之间的差异,可以通过最小化交叉熵来得到目标概率分布的近似分布。本文主要介绍了交叉熵及其相关概念以及交叉熵损失函数的应用。 为了理解交叉熵,首先要了解下面这几个概念。 自信息 信息论的基本想法是,一个不太可能的事件发生了的话,要比一个非常可能发生的事件...