關於交叉熵，信息熵等推導，已經有很多博客詳細講解了，這里就不再贅述了。本文要理清的是一個很初級的問題：二分類交叉熵和多分類交叉熵有沒有統一的形式？ 我們常見的二分類交叉熵形式如下： 而多分類的交叉熵為： 絕大多數教程，都是先以二分類作為特例，講解交叉熵，然后再推到多分類交叉熵 ...

本文目錄： 1. sigmoid function (logistic function) 2. 邏輯回歸二分類模型 3. 神經網絡做二分類問題 4. python實現神經網絡做二分類問題 ...

最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。 關於交叉熵的定義請自行百度，相信點進來的你對其基本概念不陌生。 本文將結合PyTorch，介紹離散形式的交叉熵在二分類以及多分類中的應用。注意，本文出現的二分類交叉熵和多分類交叉熵，本質上都是一個東西，二分類交叉熵可以看作是多分類交叉 ...

多分類問題的交叉熵   在多分類問題中，損失函數（loss function）為交叉熵（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 ...

二分類問題示例： 首先我們從一個問題開始說起，這里有一個二分類問題的例子，假如你有一張圖片作為輸入，比如這只貓，如果識別這張圖片為貓，則輸出標簽1作為結果；如果識別出不是貓，那么輸出標簽0作為結果（這也就是著名的cat和non cat問題）。現在我們可以用字母y來表示輸出 ...

原創博文，轉載請注明出處！ 1.ROC曲線介紹 ROC曲線適用場景 二分類任務中，positive和negtive同樣重要時，適合用ROC曲線評價 ROC曲線的意義 TPR的增長是以FPR的增長為代價 2.ROC曲線繪制 縱坐標 ...

二分類 分類問題是機器學習中非常重要的一個課題。現實生活中有很多實際的二分類場景，如對於借貸問題，我們會根據某個人的收入、存款、職業、年齡等因素進行分析，判斷是否進行借貸；對於一封郵件，根據郵件內容判斷該郵件是否屬於垃圾郵件。 圖1-1 分類示意圖 回歸作為分類的缺陷 由於回歸 ...

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 交叉熵。 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 ...