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...
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,欢迎指正。
我在学习深度学习的过程中,发现交叉熵损失在分类问题里出现的非常的频繁,但是对于交叉熵损失这个概念有非常的模糊,好像明白又好像不明白,因此对交叉熵损失进行了学习。 交叉熵损失详解 1.激活函数与损失函数 首先我们要知道的一点是,交叉熵损失是损失函数的一种。但是在神经网络中,我们常常又听到另外一...
如果网络输出的概率为[0.1,0.9,0],此时的交叉熵损失为loss= -1*log(0.1) - 0×log(0.9) - 0×log(0)= 1。上述两种情况对比,第一个分布的损失明显低于第二个分布的损失,说明第一个分布更接近于真实分布,事实也确实是这样。 1.2 多标签分类 多标签分类任务,即一个样本可以有多个标签,比如一张图片中同时...
带入交叉熵损失函数,计算如下: loss=-(0*log(0.1058)+0*log(0.1043)+0*log(0.0988)+0*log(0.1066)+1*log(0.0875)+0*log(0.0881)+0*log(0.1027)+0*log(0.1046)+0*log( 0.1057)+0*log(0.0958))=2.4361 这个结果就是我们的交叉熵损失,当然,我们希望越小越好,这意味着我们的神经网络较为成功。
1.损失函数(Loss Function) 1.1 损失项 1.2 正则化项 2. 交叉熵损失函数 2.1 softmax 2.2 交叉熵 0. 前言 有段时间没写博客了,前段时间主要是在精读一些计算机视觉的论文(比如yolov1),以及学cs231n这门AI和计算机视觉领域的经典课程。我发现很多事情不能着急,质变需要量变的积累,违背事物发展的客观规律,往往...
损失函数:衡量模型参数的质量的函数,衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。ybar与y 之间的差异 损失函数、代价函数、目标函数、误差函数 虽然叫法不同,但都是一样的。 1、分类任务 在分类任务中最多使用的是交叉熵损失函数,下面分多分类和二分类来讨论交叉熵 ...
交叉熵损失有sigmoid交叉熵、softmax交叉熵、Sparse交叉熵、加权sigmoid交叉熵。 2.1 sigmoid 交叉熵损失 对于sigmoid交叉熵,网络的输出值经过sigmoid函数,然后再与真实值计算交叉熵,但是由于sigmoid的映射是相互独立的,相加并不等于1。 因此,sigmoid对于二分类,最后的输出为一维的数值(LR算法),表...
交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一,这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。当我开始使用这个损失函数时,我很难理解它背后的直觉。在google了不同材料后,我能够得到一个令人满意的理解,我想在这篇文章中分享它。 为了全面理解,我们需要按照以下顺序理解概...