原文:『TensorFlow』分類問題與兩種交叉熵

關於categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比較,差異一般體現在不同的分類 二分類 多分類等 任務目標,可以參考文章keras中兩種交叉熵損失函數的探討,其結合keras的API討論了兩者的計算原理和應用原理。 本文主要是介紹TF中的接口調用方式。 一 二分類交叉熵 對應的是網絡輸出單個節點,這個節點將被sigmoid處理,使用閾值分類為 ...

2018-03-14 15:38 1 3112 推薦指數:

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Tensorflow 分類函數(交叉的計算)

命名空間:tf.nn 函數 作用 說明 sigmoid_cross_entropy_with_logits 計算 給定 logits 的S函數 交叉。 測量每個類別獨立且不相互排斥的離散分類任務中的概率 ...

Fri Jan 05 18:37:00 CST 2018 0 10276
機器學習之路:tensorflow 深度學習中 分類問題的損失函數 交叉

經典的損失函數----交叉 1 交叉:   分類問題中使用比較廣泛的一損失函數, 它刻畫個概率分布之間的距離   給定個概率分布p和q, 交叉為:  H(p, q) = -∑ p(x) log q(x)   當事件總數是一定的時候, 概率函數滿足: 任意x p(X ...

Thu Jun 07 00:02:00 CST 2018 0 1934
分類問題交叉計算

分類問題交叉   在多分類問題中,損失函數(loss function)為交叉(cross entropy)損失函數。對於樣本點(x,y)來說,y是真實的標簽,在多分類問題中,其取值只可能為標簽集合labels. 我們假設有K個標簽值,且第i個樣本預測為第k個標簽值的概率為\(p_{i ...

Fri Jul 27 18:34:00 CST 2018 0 8169
為什么交叉損失更適合分類問題

為什么交叉損失更適合分類問題 作者:飛魚Talk 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 Cross Entropy Error Function(交叉損失函數 ...

Sat Oct 31 18:01:00 CST 2020 0 710
Sklearn中二分類問題交叉計算

分類問題交叉   在二分類問題中,損失函數(loss function)為交叉(cross entropy)損失函數。對於樣本點(x,y)來說,y是真實的標簽,在二分類問題中,其取值只可能為集合{0, 1}. 我們假設某個樣本點的真實標簽為yt, 該樣本點取yt=1的概率為yp ...

Fri Jul 27 04:40:00 CST 2018 0 1391
[轉] 為什么分類問題的損失函數采用交叉而不是均方誤差MSE?

這篇寫的比較詳細: from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 這篇文章中,討論的Cross Entropy損失函數常用於分類問題中,但是為什么它會在分類問題中這么有效呢?我們先從一個簡單的分類例子來入手。 1. 圖像分類任務 我們希望根據圖片 ...

Mon Jun 14 23:48:00 CST 2021 0 1247
稀疏分類交叉與稀疏分類交叉的使用差異

sparsecategoricalcrossentropy,和,SparseCategoricalCrossentropy,用法,區別 這個函數的功能都是將數字編碼轉化成one-hot編碼格式,然后對one-hot編碼格式的數據(真實標簽值)與預測出的標簽值使用交叉損失函數。 先看一下官網 ...

Sun Apr 11 03:09:00 CST 2021 0 295
tensorflow中的幾種交叉

准備1、先說一下什么是logit,logit函數定義為: 是一將取值范圍在[0,1]內的概率映射到實數域[-inf,inf]的函數,如果p=0.5,函數值為0;p<0.5,函數值為負;p>0.5,函數值為正。 相對地,softmax和sigmoid則都是將[-inf,inf ...

Tue Oct 23 22:13:00 CST 2018 0 755
 
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