w=w−η∂C∂w=w−ηaσ′(z)b=b−η∂C∂b=b−ηaσ′(z)w=w−η∂C∂w=w−ηaσ′(z)b=b−η∂C∂b=b−ηaσ′(z) 无论如何简化,sigmoid 型函数的导数形式σ′(z)σ′(z) 始终阴魂不散,上文说了σ′(z)σ′(z) 较容易达到饱和,这会严重降低参数更新...
交叉熵损失(cross entropy error)交叉熵损失(cross entropy error) 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,特别适用于分类任务。它用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。 在二分类问题中,交叉熵损失可以表示为: L = - (y * log(p) + (1 - y) * log(1 - p...
cross entropy error 文心快码BaiduComate 交叉熵误差(Cross Entropy Error)的基本概念 交叉熵误差是衡量两个概率分布之间差异的一种方法,在信息论中,它被用来度量两个概率分布之间的差异。在机器学习中,交叉熵误差常用于分类问题,特别是在神经网络中,它常被用作损失函数来评估模型预测的概率分布与真实标签的概率分布...
MSE损失函数:度量特征图之间的距离,目标是提取特征图推理一致性。平均平方误差(mean square error)。MAE损失函数与之会有差异,mean absolute error,思想是这一类。 交叉熵损失函数:交叉熵由真实分布编码长度的期望演变而来(参考https://www.cnblogs.com/ljy2013/p/6432269.html),交叉熵(cross entropy error)是衡量两...
cross entropy 最早是信息论(information theory)中的概念,由信息熵(information entropy,与压缩比率有关)变化而来,然后被用到很多地方,包括通信,纠错码,博弈论和机器学习等。交叉熵与信息熵的关系请见:机器学习基础(六)—— 交叉熵代价函数(cross-entropy error)。
从这个输入到输出的函数来看,这是一个线性关系,最为简单的关系。 大家也都对这个函数很熟悉,这里就不过多介绍。关键是下面的几个损失函数。 2.cross entropy error 可翻译为交叉熵损失,与信息论中熵的概念也是有关系,这里就不展开了。 在第一步,也就是从输入到模型的输出,交叉熵损失的模型输出与均方误差已经有...
1.3 Cross Entropy Loss Function(交叉熵损失函数) 1.3.1 表达式 (1) 二分类 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 p 和1-p ,此时表达式为(log 的底数是 e): L = \frac{1}{N}\sum_{i} L_i = \frac{1}{N}\sum_{i}-[y_i\cdot log(p_i...
交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方平方差(Mean Squared Error),定义如下。 image.png 注意:tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出,而是softmax或sigmoid函数的输入,因为它在函数内部进行sigm...
均方差损失函数(MSE)交叉熵损失函数(Cross-entropy) 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值。 交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。 它刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近...
3、 交叉熵损失函数 Cross Entropy Error Function 3.1、表达式 在二分类的情况 模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 。此时表达式为: 其中: - y——表示样本的label,正类为1,负类为0 - p——表示样本预测为正的概率 ...