在机器学习中,交叉熵函数(Crossentropy function)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的函数。它是深度学习中常用的损失函数之一,用于训练分类模型、回归模型等。 交叉熵函数的定义 假设有两个概率分布p和q,交叉熵函数定义为: $$H(p,q)=-sum_{x}p(x)log q(x)$$ 其中,x表示概率分布中的一个元素,p(x)和...
function:衡量两个分布的相似性 math 以0-1分布,二分类为例: ce_loss =-\sum_{y=0}^1[y]log(p_{o,c})=-(ylog(p) + (1-y)log(1-p)) y: label p:predicted probability code def cross_entropy(p, y): if y==1: return -log(p) else: return -log(1-p) multi_class-多分...
softmax ,顾名思义,就是 soft 版本的 max。 在了解 softmax 之前,先看看什么是 hardmax。 hardmax 就是直接选出一个最大值,例如 [1,2,3] 的 hardmax 就是 3,而且只选出最大值,非黑即白,但是实际中这种方式往往是不合理的,例如对于文本分类来说,一篇文章或多或少包含着各种主题信息,我们更期望得到文...
cross-entropy loss function 是在机器学习中比较常见的一种损失函数。在不同的深度学习框架中,均有相关的实现。但实现的细节有很多区别。本文尝试理解下 cross-entropy 的原理,以及关于它的一些常见问题。 本文将尝试解释以下内容: • 如何计算 corss-entropy; • 用 cross-entropy 优化一个分类 model 的动机; ...
而在Neural Network的Classification Problem中,如果依然使用Quadratic Function,则会出现学习速率过慢的问题,这时我们就需要选用Cross-entropy来做Cost Function。首先,在NN的Backpropagation过程中,我们可以知道Cost对于最后一层的weight矩阵的梯度为: 其中C对激励输入zL的梯度记为: ...
2,如果神经元的输出非常接近理想输出时,cross-entropy会接近0. 为了证明这点,我们假设y=0和a约等于0. 这是一个特例,假设神经元对输入...交叉熵代价函数。为了理解cross-entropycostfunction,我们先不考虑之前的联系模型。我们假设正在训练一个有多个输入变量的神经元,x1,x2…w1,w2… ...
softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ...
Cross-entropy, also known as logarithmic loss or log loss, is a popular loss function used in machine learning to measure the performance of a classification model. It measures the average number of bits required to identify an event from one probability distribution, p, using the optimal code...
Spatial context cross entropy function based multilevel image segmentation using multi-verse optimizerMinimum cross entropyMulti-verse optimizerEnergy curveMulti-level image segmentationIn this paper, a context-sensitive energy curve based cross-entropy method for multilevel color image segmentation is ...
cross entropy 是普遍使用的loss function,但是做分割的时候很多使用Dice, 二者的区别如下; One compelling reason for using cross-entropy over dice-coefficient or the similar IoU metric is that the gradients are nicer. The gradients of cross-entropy wrt the logits is something like p−t, where p ...