通过以上的叙述可以看到,虽然交叉熵损失函数的形式简单,但是在深度学习实际应用中会遇到值和导数不稳定的问题。为了能够使模型能够更好的训练,采用了分段函数的形式保证了损失函数的值稳定,在后向传输中,跳过sigmoid层,直接计算损失函数对z的导数即∂L∂z,规避了导数的不稳定性以及sigmoid存在饱和点造成的导数传递失...
此外,交叉熵损失函数还具有一些优良的数学性质。例如,它是可导的,这意味着我们可以使用梯度下降等优化算法来最小化交叉熵损失函数,从而优化模型参数。同时,交叉熵损失函数对于概率分布的微小变化非常敏感,这有助于模型在训练过程中快速收敛到最优解。 三、交叉熵损失函数的应用 交叉熵损失函数在机器学习和深度学习中有...
在上一篇 博客“损失函数——交叉熵损失函数(引子)”中为了更好的理解交叉熵应用,先引入了交叉熵损失函数,在这篇文章中,更详细的介绍交叉熵损失函数的应用。 交叉熵损失函数的形式 交叉熵损失函数的表示形式如下所示: 其中t指的是标签,y指的是概率。 具体举例来说: 假设我们输入一张狗的图片,标签与预测值如下...
首先介绍了交叉熵损失函数的计算方法,包括softmax函数和log运算的结合使用,以及如何通过YK乘以log YK来计算损失。接着讲解了如何将Y进行one-hot编码,以便在计算交叉熵时更加方便。然后介绍了如何使用reduce sum和reduce mean操作来计算每条样本的损失和平均损失。此外,还提到了ACC评估指标的计算方法,即通过比较预测类别...
除了在分类问题中的应用外,交叉熵损失函数还可以应用于神经网络模型的优化过程中。在反向传播算法中,通过计算交叉熵损失函数对模型参数的导数,可以实现对模型参数的更新,从而不断优化模型的性能。此外,交叉熵损失函数还可以与其他损失函数结合使用,构建多任务学习模型,实现对多个任务的同时学习和优化。 梳理一下本文的重...
交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss Function),是用于比较两个概率分布的函数。在深度学习的分类问题中,通常使用该函数来度量预测值与真实标签之间的差距,以便通过反向传播算法调整模型参数,从而优化模型预测的准确性。 交叉熵损失函数的应用场景非常广泛,特别是在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域中都得到了广泛的应...
在深度学习和神经网络领域,损失函数(Loss Function)是衡量模型预测值与真实值之间差异的关键指标,它指导着模型的学习方向。对于分类任务而言,交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)是一种非常流行且有效的选择。本文将详细解析PyTorch中的CrossEntropyLoss,并通过实例展示其应用。 一、交叉熵损失函数基础 交叉熵是信息论中...
交叉熵损失函数 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是IT领域中一种常用的损失函数,尤其在深度学习领域中。本文将详细介绍交叉熵损失函数的概念、原理、优缺点以及在IT行业中的应用。 概念与原理 交叉熵损失函数是用来衡量模型预测概率分布与真实概率分布之间差异的损失函数。在IT领域中,我们通常使用交叉熵损失函数来评估...
月均20%增长率可实现资金快速翻倍，复利威力巨大。
交叉熵损失函数作为机器学习领域中的一种重要损失函数,具有计算简单、直观易懂、适合处理多类别问题等优点。然而,它也存在对不平衡数据敏感、计算量大等缺点。在实际应用中,我们可以根据具体任务的需求和数据集的特点选择合适的损失函数,并通过调整超参数等方式来优化模型的性能。希望本文能够帮助您更好地理解交叉熵损失...