交叉熵代价函数与二次代价函数 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数 ...

本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得非常多的交叉熵代价函数。 1.从方差代价函数说起 代价函数经经常使用方差代价函数（即採用均方误差MSE），比方对于一个神经元 ...

1. softmax函数定义 softmax函数为神经网络定义了一种新的输出层：它把每个神经元的输入占当前层所有神经元输入之和的比值，当作该神经元的输出。假设人工神经网络第$L$层的第$j$个节点的带权输入为 在该层应用softmax函数作为激活函数，则第$j$个节点的激活值 ...

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 ...

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 ...

为什么交叉熵可以用于计算代价函数 通用的说，熵(Entropy)被用于描述一个系统中的不确定性(the uncertainty of a system)。在不同领域熵有不同的解释，比如热力学的定义和信息论也不大相同。 要想明白交叉熵(Cross Entropy)的意义，可以从熵 ...

转自：http://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064，感谢分享！ 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有 ...