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...
文档与tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits基本相同,唯一区别如下: Backpropagation will happen into both logits and labels. To disallow backpropagation into labels, pass label tensors through tf.stop_gradient before feeding it to this function. 2.3 三者联系与区别 tf.nn.softmax_cross_entropy_wi...
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_{...
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)...
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
交叉熵cross entropy：这个表示实际的概率分布和期望的概率分布之间的距离，交叉熵值越小，代表两个分布越...
损失函数(Loss Function):损失函数用于衡量网络的预测输出和真实标签之间的差距。 图像目标识别通常使用互熵损失(Cross Entropy,又称为交叉熵)。交叉熵用于衡量预测概率分布和样本真实标签分布的差异。差异越小,预测分布越接近真实标签分布,其中预测概率最大的类别越可能是正确的类别。
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. ...
20. print("step2:cross_entropy result=") 21. print(c_e) 22. print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=") 23. print(c_e2) 输出结果是: [python] view plain copy 1. step1:softmax result= 2. [[ 0.09003057 0.24472848 0.66524094] ...
cross-entropy: 从上述的公式可以看出,交叉熵的损失函数只和分类正确的预测结果有关系,而MSE的损失函数还和错误的分类有关系,该分类函数除了让正确的分类尽量变大,还会让错误的分类变得平均,但实际在分类问题中这个调整是没有必要的。 但是对于回归问题来说,这样的考虑就显得很重要了。所以,回归问题熵使用交叉上并不...