原文:【机器学习基础】交叉熵(cross entropy)损失函数是凸函数吗?

之所以会有这个问题,是因为在学习 logistic regression 时, 统计机器学习 一书说它的负对数似然函数是凸函数,而 logistic regression 的负对数似然函数 negative log likelihood 和 交叉熵函数 cross entropy 具有一样的形式。 先给出结论,logistic regression 时,cross entropy 是凸的,但多层神 ...

2019-12-01 21:33 1 1040 推荐指数:

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关于交叉损失函数Cross Entropy Loss

1、说在前面 最近在学习object detection的论文,又遇到交叉、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损失函数进行 ...

Mon Dec 09 05:40:00 CST 2019 0 2992
【AI学习总结】均方误差(Mean Square Error,MSE)与交叉Cross Entropy,CE)损失函数

出发点 对于一个样本,有输入和输出结果,我们的目的是优化训练我们的模型,使得对于样本输入,模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。 均方误差 回归问题 样本有若干维,每一维都有一个真实值。我们要将样本的数据通过我们的模型预测也得到同样 ...

Mon Jul 05 08:40:00 CST 2021 0 220
详解机器学习损失函数交叉

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇文章和大家聊聊机器学习领域的。 我在看paper的时候发现对于交叉的理解又有些遗忘,复习了一下之后,又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。 这个概念应用非常广泛,我个人认为比较经典的一个应用是在热力学当中,反应 ...

Wed Feb 26 17:11:00 CST 2020 0 1244
损失函数总结以及python实现:hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉损失)

损失函数机器学习中的模型非常重要的一部分,它代表了评价模型的好坏程度的标准,最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小,如果损失函数定义错误或者不符合实际意义的话,训练模型只是在浪费时间。 所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss ...

Sun Oct 07 05:04:00 CST 2018 0 5174
机器学习之路:tensorflow 深度学习中 分类问题的损失函数 交叉

经典的损失函数----交叉 1 交叉:   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 ...

Thu Jun 07 00:02:00 CST 2018 0 1934
机器学习笔记之为什么逻辑回归的损失函数交叉

0x00 概要 逻辑回归(logistic regression)在机器学习中是非常经典的分类方法,周志华教授的《机器学习》书中称其为对数几率回归,因为其属于对数线性模型。 在算法面试中,逻辑回归也经常被问到,常见的面试题包括: 逻辑回归推导; 逻辑回归如何实现多分类? SVM ...

Wed Feb 24 07:08:00 CST 2021 0 363
交叉Cross Entropy

目录 信息量 相对(Relative Entropy交叉Cross Entropy) 本文介绍交叉的概念,涉及到信息量、、相对交叉; 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 ...

Sun Apr 25 18:50:00 CST 2021 0 436
交叉损失函数

交叉损失函数 的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望,那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...

Fri Apr 28 23:39:00 CST 2017 1 6494
 
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