Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下 \begin{gathered} \log \left(P_{j}\right)=\log \left(\frac{e^{x_{j}}}{\sum_{i=1}^{i} e^{x_{i}}}\right) \\ =\log \left(e^{x_{j}}\right)-\log \left(\sum_{i=1}^{n} e^{x_{i}}\right) \\ =x_{j}-\log \left(\sum_{...
由于softmax 可以将一组变量转换为概率分布,而 cross-entropy 又能够衡量两个概率分布之间的距离,因此,softmax 和 cross-entropy 经常结合在一起使用 总的来说,交叉熵损失函数刻画了两个概率分布之间的距离,通常用在神经网络的多分类任务中,可以表示真实标签值与神经网络输出经softmax计算后得到的预测概率值之间的损...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits (记为f1) tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 (记为f2) tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits (记为f3) f1 和 f3:对于参数logits要求完全相同,即未经处理的,直接由神经网络输出的数值, 比如 [3.5,2.1,7.89,4.4]。两个函数区别在于labels格式...
Softmax 函数将每个元素 z_i 转换为一个介于 0 到 1 之间的实数,使得所有元素的和等于 1。这样,每个元素表示了对应类别的概率估计。Softmax 函数可以用来将模型的原始输出转化为概率分布,以便进行多分类任务的预测。 CrossEntropyLoss 损失函数: CrossEntropyLoss 是用于多分类任务的常见损失函数。对于一个具有 K ...
与CrossEntropy的关系。希望帮助大家理解多分类损失函数CrossEntropy。 max 首先,给出 函数的表达式 这个式子怎么来的,详见:链接 然后,选定常数 ,就有近似 在模型中,很多时候可以设 ,这等价于把 融合到模型自身之中,所以最简单地有 的光滑近似: ...
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系,只是把两个放在一起实现的话,算起来更快,也更数值稳定。 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。简单理解(只是简单理解!)就是这样, 如果有两组变量: 如果你直接求 L2 距离,两...
熵(Entropy)和交叉熵(Cross-Entropy)是信息论中的两个重要概念；下面将依次介绍这两个概念 熵 Q：熵(...
从形式上来看，这样的损失函数定义类似于信息论中的交叉熵（cross-entropy）：(2)H[P]=∑j−P(j)...
softmax与cross-entropy之间的关系主要体现在它们经常被结合使用在分类任务中。虽然直接计算cross-entropy可能会更快，且数值稳定性更好，但softmax和cross-entropy通常被整合在一起使用，例如在PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss函数，它将logsoftmax和NLLLoss整合在一起。这种组合方式在实现上更为简便，...
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系,只是把两个放在一起实现的话,算起来更快,也更数值稳定。 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。简单理解(只是简单理解!)就是这样, 如果有两组变量: 如果你直接求 L2 距离,两个距离就很大了,但是你对这俩做 cross entropy...