交叉熵损失函数的求导(Logistic回归)
前言 最近有遇到些同学找我讨论sigmoid训练多标签或者用在目标检测中的问题，我想写一些他们的东西，想到以前的博客里躺着这篇文章（2015年读研时机器学课的作业）感觉虽然不够严谨，但是很多地方还算直观，就先把它放过来吧。 说明: 本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归 ...
原文：logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）
假设函数： 更为一般的表达式： 似然函数： 对数似然函数： 如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择 最小化负的对数似然函数 对J w 求极小值，对 求导 上述中 表示第i个样本的第j个属性的取值。 于是 的更新方式为： 将 式带入 式，得： 梯度下降GD 的更新方式,使用全部样本： 当样本不多的时候，可以选择这个方法 随机梯度下降： 每次只取一个样本，则 的更新方式： 为这 ...
2018-12-02 22:51 0 14061 推荐指数：
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