条件熵(Conditional entropy) 条件熵 H(Y|X) 表示在已知随机变量 X 的条件下随机变量 Y 的不确定性。条件熵 H(Y|X) 定义为 X 给定条件下 Y 的条件概率分布的熵对 X 的数学期望: 我们再对上面的两种分类计算一下条件熵: 第一次的: H(Y|X) = -0.5log(1) - 0log(0) - 0log(0) - 0.5
如果一批样本有100个,那么就会有100个损失值,每个样本计算得到一个损失值,最后求一下所有样板的损失平均值,就是这批样本最终的交叉熵损失值。 从这个引申开来,可以看到对于大语言模型来说,它本身是一个自回归的模型,所以它之所以能够像人类一样输出内容,其实是因为它在训练的时候,会逐个预测出下一个位置的单词,然...
softmax回归与交叉熵损失函数 一个单层神经网络,但和线性回归不同,softmax回归的输出单元从一个变成了多个,且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。 由于每个输出的计算都依赖于所有的输入,所以softmax回归的输出层也是一个全连接层。交叉熵损失函数引入交叉熵损失函数意义如下: 为什么交叉熵损失函数最小...
可以发现,交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效果的差异。
两个损失值相同,准准的。 机器翻译训练时,每个预测词的交叉熵计算用上边的公式,一个批次实例的总交叉熵为所有词语交叉熵的平均值计算。 import tensorflow as tf loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy( from_logits=True, reduction='none', ) real = tf.constant([[2,3,4], [1,2...
1.2 交叉熵损失 在分类问题中,交叉熵损失(Cross Entropy Loss)的定义为: 式中, 为样本的类别标签(长度为 的one-hot编码向量; 为模型预测的输出概率。 二、最大似然估计 似然性:已知总体的分布函数的形式,根据已观察事件发生的概率估计模型分布函数的参数。2 ...
1. 首先,计算每个样本的交叉熵损失: 交叉熵损失 = -Σ(y * log(y_pred)) 其中,y表示实际标签的独热编码向量,y_pred表示模型输出的概率分布向量。 2. 对所有样本的交叉熵损失求平均: 平均交叉熵损失 = (1/N) * Σ(交叉熵损失) 其中,Σ表示求和符号。 通过计算交叉熵损失,可以衡量模型输出与实际标签之...
交叉熵损失函数可以预测真实值和预测值之间的区别,通过loss值来判断预测模型之间的好坏。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,所以交叉熵损失函数几乎每次都是和sigmoid或者softmax函数一起使用。每个模型都是通过损失函...
:return: 交叉熵损失 """# 确保y_pred不为0或1,避免对数计算出现无限y_pred=np.clip(y_pred,1e-15,1-1e-15)# 计算交叉熵损失loss=-np.sum(y_true*np.log(y_pred))/y_true.shape[0]returnloss# 示例数据y_true=np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]])# 三个样本的真实标签y_pred=...