多分类问题的交叉熵计算
多分类问题的交叉熵 在多分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entropy）损失函数。对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在多分类问题中，其取值只可能为标签集合labels. 我们假设有K个标签值，且第i个样本预测为第k个标签值的概率为\(p_{i ...
原文：Tensorflow 分类函数（交叉熵的计算）
命名空间:tf.nn 函数 作用 说明 sigmoid cross entropy with logits 计算 给定 logits 的S函数 交叉熵。 测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率。 可以执行多标签分类，其中图片可以同时包含大象和狗。 weighted cross entropy with logits 计算加权交叉熵。 softmax cross entropy with ...
2018-01-05 10:37 0 10276 推荐指数：
相关推荐
tensorflow2.0——交叉熵损失函数
平方损失函数求导后，偏导太小，迭代更新慢，所以考虑用交叉熵损失函数（注意标记值和预测值不能写反了）（标记值为0或1，对0取对数是不存在的额）： 交叉熵损失函数满足作为损失函数的两大规则：非负性，单调一致性 ...
机器学习之路：tensorflow 深度学习中 分类问题的损失函数 交叉熵
经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 当事件总数是一定的时候， 概率函数满足： 任意x p(X ...
二分类交叉熵和多分类交叉熵计算形式统一吗？
关于交叉熵，信息熵等推导，已经有很多博客详细讲解了，这里就不再赘述了。本文要理清的是一个很初级的问题：二分类交叉熵和多分类交叉熵有没有统一的形式？ 我们常见的二分类交叉熵形式如下： 而多分类的交叉熵为： 绝大多数教程，都是先以二分类作为特例，讲解交叉熵，然后再推到多分类交叉熵 ...
『TensorFlow』分类问题与两种交叉熵
关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较，差异一般体现在不同的分类（二分类、多分类等）任务目标，可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨，其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理。 本文主要是介绍TF中的接口 ...
Sklearn中二分类问题的交叉熵计算
二分类问题的交叉熵 在二分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entropy）损失函数。对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在二分类问题中，其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp ...
[转] 为什么分类问题的损失函数采用交叉熵而不是均方误差MSE？
这篇写的比较详细： from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 这篇文章中，讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题中这么有效呢？我们先从一个简单的分类例子来入手。 1. 图像分类任务 我们希望根据图片 ...
[TensorFlow] 损失函数(交叉熵)中的from_logits
from_logits是一个布尔量，当from_logits=True的时候，该层会将output做normalize(softmax) 因此，一个直观的理解就是layerA with activa ...