二分~多分~Softmax~理预 一、简介 在二分类问题中,你可以根据神经网络节点的输出,通过一个激活函数如Sigmoid,将其转换为属于某一类的概率,为了给出具体的分类结果,你可以取0.5作为 ...
目录 信息量 熵 相对熵 Relative Entropy 交叉熵 Cross Entropy 本文介绍交叉熵的概念,涉及到信息量 熵 相对熵 交叉熵 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,则信息携带的信息量则越小 假设 X 是一个离散随机变量,其取值为集合 X x , x , cdots,x n ,其概率分布函数为: p x Pr X x , x ...
2021-04-25 10:50 0 436 推荐指数:
二分~多分~Softmax~理预 一、简介 在二分类问题中,你可以根据神经网络节点的输出,通过一个激活函数如Sigmoid,将其转换为属于某一类的概率,为了给出具体的分类结果,你可以取0.5作为 ...
交叉熵 分类问题常用的损失函数为交叉熵(Cross Entropy Loss)。 交叉熵描述了两个概率分布之间的距离,交叉熵越小说明两者之间越接近。 原理这篇博客介绍的简单清晰: https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details ...
1、说在前面 最近在学习object detection的论文,又遇到交叉熵、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熵损失函数进行 ...
cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了,具体问度娘,这里主要介绍深度学习中,使用交叉熵作为类别分类。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 我们通常见的交叉熵是二元交叉熵,因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来,如下图,为“二元交叉熵 ...
交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数,p表示真实标记的分布,q则为训练后的模型的预测标记分布,交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前训练得到的概率分布q有多么大的差异。 相对熵(relative entropy)就是KL散度(Kullback–Leibler ...
在将深度学习模型用于分类任务时,我们通常会遇到以下问题:过度拟合和过度自信。对过度拟合的研究非常深入,可以通过早期停止, 辍学,体重调整等方法解决。另一方面,我们缺乏解决过度自信的工具。标签平滑 是解 ...
1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近。 这篇文章我 ...
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12068084.html 这个链接也比较详细 ...