交叉熵 分類問題中，預測結果是（或可以轉化成）輸入樣本屬於n個不同分類的對應概率。比如對於一個4分類問題，期望輸出應該為 g0=[0,1,0,0] ，實際輸出為 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ，計算g1與g0之間的差異所使用的方法，就是損失函數，分類問題中常用損失函數是交叉熵。 交叉 ...

1.MSE（均方誤差） MSE是指真實值與預測值（估計值）差平方的期望，計算公式如下： MSE = 1/m (Σ(ym-y'm)2)，所得結果越大，表明預測效果越差，即y和y'相差越大 2.Cross Entropy Loss（交叉熵） 在理解交叉熵之前 ...

記錄線性回歸問題中常用的均方誤差損失函數和分類問題中常用到的交叉熵損失函數 均方誤差損失函數 　　首 ...

一.前言 在做神經網絡的訓練學習過程中，一開始，經常是喜歡用二次代價函數來做損失函數，因為比較通俗易懂，后面在大部分的項目實踐中卻很少用到二次代價函數作為損失函數，而是用交叉熵作為損失函數。為什么？一直在思考這個問題，這兩者有什么區別，那個更好？下面通過數學的角度來解釋下 ...

交叉熵損失函數的概念和理解 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 公式 \[ loss =\sum_{i}{(y_{i} \cdot log(y\_predicted_{i}) +(1-y_{i}) \cdot log(1-y\_predicted_{i}) )} \] 定義 ...

損失函數：交叉熵 交叉熵用於比較兩個不同概率模型之間的距離。即先把模型轉換成熵這個數值，然后通過數值去定量的比較兩個模型之間的差異。 信息量 信息量用來衡量事件的不確定性，即該事件從不確定轉為確定時的難度有多大。 定義信息量的函數為： \[f(x):=\text{信息量 ...

交叉熵損失函數 熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...

1. Cross entropy 交叉熵損失函數用於二分類損失函數的計算,其公式為： 其中y為真值,y'為估計值.當真值y為1時, 函數圖形: 可見此時y'越接近1損失函數的值越小,越接近0損失函數的值越大. 當真值y為0時, 函數圖形: 可見此時y'越接近0損失 ...