cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了，具体问度娘，这里主要介绍深度学习中，使用交叉熵作为类别分类。 二元交叉熵 binary cross entropy 我们通常见的交叉熵是二元交叉熵，因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来，如下图，为 二元交叉熵 ， 当我们的label标注结果 时，如下图右侧曲线，当预测结果为 时，返回的loss 无穷大，反之，loss 与label标注结 ...
2019-03-26 15:05 0 5028 推荐指数：
cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先来回顾一下信息量、熵、交叉熵 ...
目录 信息量 熵 相对熵（Relative Entropy） 交叉熵（Cross Entropy） 本文介绍交叉熵的概念，涉及到信息量、熵、相对熵、交叉熵； 信息量 信息量是用来衡量一个事件发生的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小 ...
二分~多分~Softmax~理预 一、简介 在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广 ...
交叉熵 分类问题常用的损失函数为交叉熵（Cross Entropy Loss）。 交叉熵描述了两个概率分布之间的距离，交叉熵越小说明两者之间越接近。 原理这篇博客介绍的简单清晰： https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details ...
1、说在前面 最近在学习object detection的论文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之类的知识，发现自己没有搞明白这些概念，也从来没有认真总结归纳过，所以觉得自己应该沉下心，对以前的知识做一个回顾与总结，特此先简单倒腾了一下博客，使之美观一些，再进行总结。本篇博客先是对交叉熵损失函数进行 ...
sigmoid_cross_entropy_with_logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 函数定义 函数意义 这个函数的作用是计算经sigmoid 函数激活之后的交叉熵。 为了描述简洁，我们规定 x = logits，z = targets ...
softmax_cross_entropy_with_logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 函数定义 解释 这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。 对于每个独立的分类任务，这个函数是去度量概率误差 ...
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12068084.html 这个链接也比较详细 ...
