前言 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的求导 前言 说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 首先，我们二话不说，先放出 ...

原文：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 交叉熵的公式 以及J(θ)对">J(θ)对J ...

http://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438 ...

来源：https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~ softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中 ...

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 ...

交叉熵损失函数（作用及公式推导） 一、总结 一句话总结： $$C = - \frac { 1 } { n } \sum _ { x } [ y \ln a + ( 1 - y ) \ln ( 1 - a ) ]$$ 1、平方差损失函数的不足？ 使用平方差损失函数训练ANN ...

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 ...