交叉熵损失 kl散度交叉熵损失和KL散度都是衡量预测概率分布与真实概率分布之间差异的度量,交叉熵损失用于多分类问题中评估模型预测与真实标签的匹配程度,而KL散度则用于衡量两个概率分布之间的相对差异。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
所以,交叉熵损失函数为-(1\log q+0\log (1-q))=-\log q 显然q越接近1,即预测得越准,交叉熵损失函数越接近0,即越小。 二、KL散度 当然,也有用KL散度作为损失函数的。 KL散度也能够衡量两个概率分布的差异,KL散度也叫做相对熵 下面是KL散度的公式: D(p||q)=\sum\limits_{i=1}^n p_ilog(\fra...
那什么时候交叉熵(也就是我们会获得的平均惊喜度)会大?就是当我们主观上认为一个事情发生的概率很低( 1/p_s(x) 很大),但是客观上发生概率很高 ( p_o(x) 很大)的时候,也就是主观认知和客观现实非常不匹配的时候。机器学习当中为啥用交叉熵来当作损失函数应该也就不言自明了。 举几个具体的数值例子吧: ...
具体来说,交叉熵损失可以看作是KL散度损失的一种特殊形式,即当参考分布为真实分布时,交叉熵损失就等于KL散度损失减去真实分布的熵。由于真实分布的熵是固定的,因此在比较不同模型的预测性能时,交叉熵损失与KL散度损失是等价的。 此外,从优化的角度来看,最小化交叉熵损失与最小化KL散度损失也是一致的。因为两者都...
交叉熵是指存在于两个概率分布之间的信息量。在这种情况下,分布 p 和 q 的交叉熵可以表述如下: KL散度 两个概率分布之间的散度是它们之间存在的距离的度量。概率分布 p 和 q 的KL散度( KL-Divergence )可以通过以下等式测量: 其中方程右侧的第一项是分布 p 的熵,第二项是分布 q 对 p 的期望。在大多数实...
交叉熵(也称为对数损失)是分类问题中最常用的损失函数之一。但是,由于当今庞大的库和框架的存在以及它们的易用性,我们中的大多数人常常在不了解熵的核心概念的情况下着手解决问题。所以,在这篇文章中,让我们看看熵背后的基本概念,把它与交叉熵和KL散度联系起来。我们还将查看一个使用损失函数作为交叉熵的分类问题的...
交叉熵(也称为对数损失)是分类问题中最常用的损失函数之一。但是,由于当今庞大的库和框架的存在以及它们的易用性,我们中的大多数人常常在不了解熵的核心概念的情况下着手解决问题。所以,在这篇文章中,让我们看看熵背后的基本概念,把它与交叉熵和KL散度联系起来。我们还将查看一个使用损失函数作为交叉熵的分类问题的...
机器学习 | 算法模型 —— 算法训练:损失函数之交叉熵(熵/相对熵/KL散度/sigmoid/softmax),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
损失函数 在逻辑回归建立过程中,我们需要一个关于模型参数的可导函数,并且它能够以某种方式衡量模型的效果。这种函数称为损失函数(loss function)。 损失函数越小,则模型的预测效果越优。所以我们可以把训练模型问题转化为最小化损失函数的问题。 损失函数有多种,此次介绍分类问题最常用的交叉熵(cross entropy)损失,并...
在这个例子中,交叉熵=1*log(0.3)=-log(0.3)=1.203 现在,当真类的预测概率接近0时,代价将变得非常大。但当预测概率接近1时,成本函数接近于0。 由于得到的损失较多(由于预测的分布太低),我们需要为每一类训练更多的例子来减少损失量。 结论 我们以气象站更新次日天气为例,了解香农信息论的概念。然后我们把它与...