结合多分类的交叉熵损失函数公式可得,模型 1 的交叉熵为:sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 0 * log(0.3) + 1 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 1 * log(0.4) + 0 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(1 * log(0.1) + 0 * log(0.2) + 0 * log(0....
交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是主要在分类问题中常用的损失函数,它衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异,用来评估模型预测的准确性。交叉熵越小,模型预测的概率分布越接近真实分布,反之交叉熵越大,两个分布的偏离越大。 本文后续给出证明,在机器学习场景下,最小化交叉熵损失等价于最小化KL散度(...
这样,我们已经完整地实现了交叉熵损失函数的推导过程。 2. 交叉熵损失函数的直观理解 可能会有读者说,我已经知道了交叉熵损失函数的推导过程。但是能不能从更直观的角度去理解这个表达式呢?而不是仅仅记住这个公式。好问题!接下来,我们从图形的角度,分析交叉熵函数,加深大家的理解。 首先,还是写出单个样本的交叉熵损...
④ KL散度(相对熵) 交叉熵损失函数 ① 单标签分类任务的交叉熵损失函数(二分类任务包含在其中) ② 多标签分类任务的交叉熵损失函数 参考资料 交叉熵损失函数在分类任务中出镜率很高,在代码中也很容易实现,调用一条命令即可,本文从其原理出发,尽力用通俗的语言阐述,如有错误或让人疑惑的地方,欢迎指正。 前置知识 ...
交叉熵损失函数(cross-entropy) 交叉熵损失函数(cross-entropy loss function),也称为对数损失函数(log loss function),是一种用于衡量一个分类模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。 在二分类问题中,交叉熵损失函数定义如下: L(y, \hat{y}) = -y \log(\hat{y}) - (1-y) \log(1-\hat{y}) ...
机器学习中,我们常常使用KL散度来评估predict和label之间的差别,但是由于KL散度的前半部分是一个常量,所以我们常常将后半部分的交叉熵作为损失函数,其实二者是一样的。 3. 交叉熵作为loss函数的直觉 在回归问题中,我们常常使用均方误差(MSE)作为损失函数,其公式如下: ...
1、交叉熵损失函数 公式: 交叉熵的原理 交叉熵刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出,概率分布q为实际输出,H(p,q)为交叉熵,则: 有这样一个定理:当p=q时,交叉熵去的最小值.因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻...
1.交叉熵损失函数 在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重要概念,主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布,通过 q来表示 p的交叉熵...
这个的确是用最大似然估计法写出来的损失函数,但是,只要你对损失函数有了解,就可能见到过,同样的这个公式也叫交叉熵,或者说是最小交叉熵方法。 这就是有疑问的地方了,同样一个东西,为什么既可以叫这个名字,又可以叫那个名字。如果,两个名字相似也就算了,关键是“最大似然估计”和“交叉熵”两个没有丝毫相似的...
CE(p,q)=−∑i pi log(qi) 其中，p是真实结果的概率分布，q是预测结果的概率分布。损失函数的值越小，表示模型的预测结果与真实结果之间的差异越小，模型的性能越好。交叉熵损失函数的应用：交叉熵损失函数在分类问题中被广泛应用。例如，在图像分类问题中，我们希望模型能够正确识别图片中的对象，而交叉熵损失...