记录线性回归问题中常用的均方误差损失函数和分类问题中常用到的交叉熵损失函数 均方误差损失函数 　　首 ...

交叉熵 分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。比如对于一个4分类问题，期望输出应该为 g0=[0,1,0,0] ，实际输出为 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ，计算g1与g0之间的差异所使用的方法，就是损失函数，分类问题中常用损失函数是交叉熵。 交叉 ...

一.前言 在做神经网络的训练学习过程中，一开始，经常是喜欢用二次代价函数来做损失函数，因为比较通俗易懂，后面在大部分的项目实践中却很少用到二次代价函数作为损失函数，而是用交叉熵作为损失函数。为什么？一直在思考这个问题，这两者有什么区别，那个更好？下面通过数学的角度来解释下 ...

可以参考这篇博文，很不错：http://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064 ...

这篇写的比较详细： from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 这篇文章中，讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题中这么有效呢？我们先从一个简单的分类例子来入手。 1. 图像分类任务 我们希望根据图片 ...

交叉熵损失函数 熵的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵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 ...

1. Cross entropy 交叉熵损失函数用于二分类损失函数的计算,其公式为： 其中y为真值,y'为估计值.当真值y为1时, 函数图形: 可见此时y'越接近1损失函数的值越小,越接近0损失函数的值越大. 当真值y为0时, 函数图形: 可见此时y'越接近0损失 ...

交叉熵损失函数的概念和理解 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 公式 \[ loss =\sum_{i}{(y_{i} \cdot log(y\_predicted_{i}) +(1-y_{i}) \cdot log(1-y\_predicted_{i}) )} \] 定义 ...