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...
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。
从我们之前的文章中,已经讲解了交叉熵的由来(交叉熵(CrossEntropy)的理解与公式推导)。文中我们从熵的概念出发,一步一步推导出了交叉熵的一般形式,如下所示 CE(x)=−∑i=1nP(xi)logQ(xi) 其中P(xi) 表示类别 xi 的期望概率,而 Q(xi) 则表示类别 xi 预测出来的概率值。在正常的单标签多分类问题...
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(...
交叉熵损失函数的公式如下: L=-∑(y*log(p)) 其中,y表示目标输出的概率分布,p表示模型的预测输出的概率分布。 简单解释一下,交叉熵损失函数通过对每个类别的预测概率与目标输出的概率进行比较,将两者之间的差异进行加权求和。如果模型的预测与目标输出完全一致,交叉熵损失为0;而如果它们之间存在差异,则损失值会增...
由公式4和公式5得到 logp(y^{(i)} |x^{(i)})=-L(y^{(i)}|x^{(i)}) logp(y^{(i)}|x^{(i)})=-\sum_{i}^{m}L(y^{(i)}|x^{(i)}) 加上 \frac{1}{m} 对式子进行缩放。便于计算。 Cost(min):J(w,b) = \frac{1}{m}\sum_{i}^{m}L(y^{(i)}|x^{(i)}) ...
交叉熵(Cross-Entropy)衡量的是两个概率分布之间的差异。如果熵描述的是一个随机变量分布的不确定性，那么交叉熵则描述的是两个概率分布之间的不一致性。公式如下：假设P和Q是两个概率分布，其交叉熵定义为交叉熵值。交叉熵值越小，表示两个概率分布越接近。以四分类任务为例，神经网络处理后通过soft...
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。