命名空间:tf.nn 函数 作用 说明 sigmoid_cross_entropy_with_logits 计算 给定 logits 的S函数 交叉熵。 测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率 ...
sparsecategoricalcrossentropy,和,SparseCategoricalCrossentropy,用法,区别 这两个函数的功能都是将数字编码转化成one hot编码格式,然后对one hot编码格式的数据 真实标签值 与预测出的标签值使用交叉熵损失函数。 先看一下官网给出的对于两个函数定义: tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossen ...
2021-04-10 19:09 0 295 推荐指数:
命名空间:tf.nn 函数 作用 说明 sigmoid_cross_entropy_with_logits 计算 给定 logits 的S函数 交叉熵。 测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率 ...
多分类问题的交叉熵 在多分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数。对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在多分类问题中,其取值只可能为标签集合labels. 我们假设有K个标签值,且第i个样本预测为第k个标签值的概率为\(p_{i ...
为什么交叉熵损失更适合分类问题 作者:飞鱼Talk 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 Cross Entropy Error Function(交叉熵损失函数 ...
关于交叉熵,信息熵等推导,已经有很多博客详细讲解了,这里就不再赘述了。本文要理清的是一个很初级的问题:二分类交叉熵和多分类交叉熵有没有统一的形式? 我们常见的二分类交叉熵形式如下: 而多分类的交叉熵为: 绝大多数教程,都是先以二分类作为特例,讲解交叉熵,然后再推到多分类交叉熵 ...
1、交叉熵的定义: 在信息论中,交叉熵是表示两个概率分布p,q,其中p表示真实分布,q表示非真实分布,在相同的一组事件中,其中,用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定义中,我们很难理解交叉熵的定义。下面举个例子来描述一下: 假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q ...
关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类、多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理。 本文主要是介绍TF中的接口 ...
作者:Noriko Oshima 链接:https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 熵的本质是香农信息量( )的期望。 现有 ...
二分类问题的交叉熵 在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数。对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp ...