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 ...

本文目录： 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 ...

最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。 关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。 本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作是多分类交叉 ...

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 ...

二分类问题示例： 首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果（这也就是著名的cat和non cat问题）。现在我们可以用字母y来表示输出 ...

原创博文，转载请注明出处！ 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中，positive和negtive同样重要时，适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标 ...

二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...

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 ...