深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解
1. softmax层的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有100 ...
原文：深度学习基础系列（五）| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现
在统计学中，损失函数是一种衡量损失和错误 这种损失与 错误地 估计有关，如费用或者设备的损失 程度的函数。假设某样本的实际输出为a，而预计的输出为y，则y与a之间存在偏差，深度学习的目的即是通过不断地训练迭代，使得a越来越接近y，即 a y ，而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程。 常见的损失函数为两种，一种是均方差函数，另一种是交叉熵函数。对于深度学习而言，交叉熵函数要优于均方差函数，原因 ...
2018-10-12 15:20 1 7176 推荐指数：
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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 ...
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