【深度学习基础】交叉熵损失函数 (Cross-Entropy Loss Function)由来原理场景示例详解 1. 由来 2. 原理 3. 使用场景 4. 交叉熵损失函数公式及Python实现 4.1 二分类交叉熵损失 4.2 多分类交叉熵损失 4.3 实现自定义交叉熵损失函数 5. 其他类似概念 6. 详细区别 7. 官方链接 【深度学习基础】交叉熵损失函数 (...
交叉熵损失函数(cross-entropy loss function)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的函数。在深度学习中,常用于衡量预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。 假设有一个分类问题,待预测的标签有多个类别,每个类别有一个对应的概率。交叉熵损失函数可以用来衡量预测结果与真实标签之间的差异。 设预测结果为p(x)...
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...
The Cross-Entropy Loss Function for the Softmax Function 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文介绍含有softmax函数的交叉熵损失函数的求导过程,并介绍一种交叉熵损失的
损失函数(Loss Function)在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色,它是一个评估模型预测输出与真实标签之间差异程度的函数。损失函数量化了模型预测错误的程度,并在训练过程中作为优化的目标,模型通过不断地调整内部参数以最小化损失函数的值,从而实现更好的拟合数据和泛化能力。
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...
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 ...
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 ...
Cross entropy loss function 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性,在深度学习中,一般用来求目标与预测值之间的差距。 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念,要想了解交叉熵的本质,需要先从最基本的概念讲起。 1 信息量 信息量和事件发生的概率有关。 可见该函数符合我们对信息...
卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。 上式中,p代表正确答案,q代表的是预测值。交叉熵值越小,两个概率分布越接近。