Cross-entropy loss多分类与二分类
看了好几次这个loss了，每次都容易忘，其他的博客还总是不合我的心意，所以打算记一下： 先说二值loss吧，即二分类问题 一、二分类 直接解释： 假设有两个类0，1。我们需要做的就是，使得属于0类的训练样本x经过网络M(x)之后的输出y尽可能的靠近0，相反则使得属于1类的训练样本 ...
原文：Cross-Entropy Loss 与Accuracy的数值关系
以分类任务为例, 假设要将样本分为 n 个类别. 先考虑单个样本 X, z . 将标题 z 转化为一个 n 维列向量 y y , dots y k, dots, y n T : y k begin cases amp k neq z amp k z end cases p z 是模型将此样本分到类别 z 的概率, 即正确分类的概率 p correct . 在这个样本上的Cross Entropy ...
2016-12-05 11:13 3 11474 推荐指数：
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