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_export(v1=["nn.softmax_cross_entropy_with_logits"]) @deprecation.deprecated(date=None, instructions=_XENT_DEPRECATION) def softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel: Any = None, labels: Any = None, logits: Any = None, dim: int = -1, name: Any = None, axis: Any = None) ...
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)...
Softmax与Cross-Entropy的关系 在深度学习中,softmax和cross-entropy通常结合使用。softmax是一种函数,可以将一个k维的向量z映射到另一个k维的向量σ,其中z的每一项z_i都被替换为一个介于0和1之间的值σ_i。这使得softmax函数可以用于将任何k维向量转换为一个有效的概率分布。 交叉熵,又称为交叉熵损失,是...
Softmax与Cross-Entropy的关系 在深度学习中,softmax和cross-entropy通常结合使用。softmax是一种函数,可以将一个k维的向量z映射到另一个k维的向量σ,其中z的每一项z_i都被替换为一个介于0和1之间的值σ_i。这使得softmax函数可以用于将任何k维向量转换为一个有效的概率分布。
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(...
softmax和crossentropy 当进行多分类任务时,通常会使用 Softmax 函数和 CrossEntropyLoss 损失函数来处理模型的输出和计算损失。 Softmax 函数: Softmax 函数用于将模型的原始输出转换为概率分布。对于一个具有 K 个类别的模型输出向量 z,Softmax 函数的定义如下:...
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...
在TensorFlow中,_softmax_cross_entropy_with_logits是在tensorflow/python/ops/nn_impl.py文件中定义的。该函数用于计算softmax交叉熵损失。它接受logits和labels作为输入,并返回一个张量,其中包含每个样本的交叉熵损失。 该函数的定义如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行...