Cross-Entropy，即交叉熵，是机器学习中一种常用的损失函数，特别适合分类问题。它通过量化模型预测与真实分布之间的差异，帮助模型更快收敛、更精准地优化。什么是交叉熵？交叉熵来源于信息论，用于衡量两个概率分布之间的差异。公式如下：其中： -是真实分布（One-Hot编码标签）。 -是模型的预测概率。 如果等于...
crossentropy公式 交叉熵(Cross Entropy)是信息论中的一个重要概念,也是机器学习中常用的损失函数之一。它在分类问题中被广泛应用,用于衡量模型输出与真实标签之间的差距。在本文中,我们将详细介绍交叉熵的定义、作用以及如何在实际应用中使用它。 交叉熵是一种衡量两个概率分布之间差异的度量方法。在机器学习中,我们...
计算公式:cross_entropy=−∑k=1N(pk∗logqk) 其中,p表示真实值,在公式中时one-hot形式;q表示预测值。 因为p的值不是0就是1,又是乘法,所以只要知道1对应的index就可以了,其他运算没必要做。 刚才说了q是预测值,因为神经网络最后一层分类总是接softmax,所以可以把q直接看为是softmax后的结果。
1.3 Cross Entropy Cross Entropy是交叉熵的一个特例,通常用来衡量两个概率分布之间的距离。假设有一个真实的概率分布P和一个模型的概率分布Q,Cross Entropy的计算公式如下: H(P, Q) = - Σ p(x) * log(q(x)) 其中,H(P, Q)表示真实分布P和模型分布Q之间的Cross Entropy,p(x)表示真实分布的概率,q(...
I(x0)=−log(P(x0))关于该公式的理解:一件事情发生的概率越小,它发生时所包含的信息量越大。如果一个事情100%发生,那么就不包含信息量。在我的理解中,信息量应该算是一个定义,把信息量定义成这个形式,然后所有与信息量相关的计算都基于这个定义进行。
Cross-entropy参数的计算公式为: $$H(p, q) = -\sum_{x} p(x)\log q(x)$$ 其中,$p$表示真实的概率分布,$q$表示模型的预测概率分布。当$p$和$q$分布完全相同时,交叉熵为0;当分布不同时,交叉熵将更大。因此,交叉熵可以作为一个评估模型性能的指标,用于衡量模型与真实情况之间的差距,进而优化模型。
把二分类的交叉熵公式 4 分解开两种情况: 当y=1 时,即标签值是 1 ,是个正例,加号后面的项为: loss=-log(a) 当y=0 时,即标签值是 0 ,是个反例,加号前面的项为 0 : loss=-log(1-a) 横坐标是预测输出,纵坐标是损失函数值。 y=1 意味着当前样本标签值是1,当预测输出越接近1时,损失函数值越小...
熵(Entropy)和交叉熵(Cross-Entropy)是信息论中的核心概念，以下将详细介绍这两个概念。熵是一种衡量指标，用于评估随机变量的不确定性。熵越大，表示该随机变量的不确定性越高。计算熵的公式如下：对于随机变量X的概率分布P，其熵值定义为H(x)。熵值H(x)的计算方法是将概率分布P中每个事件的概率...
Entropy的计算公式为：-∑p*log2(p)。信息量越大，Entropy值越大。Cross Entropy（交叉熵）是衡量预测概率分布与实际概率分布差异的指标。其计算公式为：-∑y*log(p(y|x))，其中y为实际类别，p(y|x)为模型预测的类别概率。在二分类问题中，Cross Entropy的表达式简化为：-(y*log(p) + (1-y...
我们都知道损失函数有很多种:均方误差(MSE)、SVM的合页损失(hinge loss)、交叉熵(cross entropy)。这几天看论文的时候产生了疑问:为啥损失函数很多用的都是交叉熵(cross entropy)?其背后深层的含义是什么?如果换做均方误差(MSE)会怎么样?下面我们一步步来揭开交叉熵的神秘面纱。