Cross-entropy loss多分類與二分類
看了好幾次這個loss了，每次都容易忘，其他的博客還總是不合我的心意，所以打算記一下： 先說二值loss吧，即二分類問題 一、二分類 直接解釋： 假設有兩個類0，1。我們需要做的就是，使得屬於0類的訓練樣本x經過網絡M(x)之后的輸出y盡可能的靠近0，相反則使得屬於1類的訓練樣本 ...
原文：Cross-Entropy Loss 與Accuracy的數值關系
以分類任務為例, 假設要將樣本分為 n 個類別. 先考慮單個樣本 X, z . 將標題 z 轉化為一個 n 維列向量 y y , dots y k, dots, y n T : y k begin cases amp k neq z amp k z end cases p z 是模型將此樣本分到類別 z 的概率, 即正確分類的概率 p correct . 在這個樣本上的Cross Entropy ...
2016-12-05 11:13 3 11474 推薦指數：
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