关于交叉熵损失函数Cross Entropy Loss
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 ...
原文：【AI学习总结】均方误差（Mean Square Error,MSE）与交叉熵（Cross Entropy,CE）损失函数
出发点 对于一个样本，有输入和输出结果，我们的目的是优化训练我们的模型，使得对于样本输入，模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。 均方误差 回归问题 样本有若干维，每一维都有一个真实值。我们要将样本的数据通过我们的模型预测也得到同样多的预测值，真实值可以看成一个向量，预测值也一样。预测值向量要在某种定义下与真实值向量是接近的。 定义 L ove ...
2021-07-05 00:40 0 220 推荐指数：
相关推荐
binary cross entropy loss二值交叉熵损失和交叉熵损失详解以及区别(BE 和 CE)
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12068084.html 这个链接也比较详细 ...
[转] 为什么分类问题的损失函数采用交叉熵而不是均方误差MSE？
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 ...
损失函数理解：MSE和 Cross Entropy Error
损失函数与代价函数：目前理解是损失函数就是代价函数，且在损失函数的基础上进行梯度下降，找到最优解。 损失函数：根据目标模型的不同，会分为回归损失函数，逻辑回归分类损失。 MSE损失函数：度量特征图之间的距离，目标是提取特征图推理一致性。平均平方误差（mean ...
【机器学习基础】交叉熵（cross entropy）损失函数是凸函数吗？
之所以会有这个问题，是因为在学习 logistic regression 时，《统计机器学习》一书说它的负对数似然函数是凸函数，而 logistic regression 的负对数似然函数（negative log likelihood）和 交叉熵函数（cross entropy）具有一样的形式 ...
损失函数总结以及python实现：hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)
、cross_entropy loss(交叉熵损失)： 1：hinge loss(合页损失) 又叫 ...
损失函数——均方误差和交叉熵
1.MSE（均方误差） MSE是指真实值与预测值（估计值）差平方的期望，计算公式如下： MSE = 1/m (Σ(ym-y'm)2)，所得结果越大，表明预测效果越差，即y和y'相差越大 2.Cross Entropy Loss（交叉熵） 在理解交叉熵之前 ...
损失函数（均方误差、交叉熵）
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 ...