交叉熵損失函數的求導(Logistic回歸)
前言 最近有遇到些同學找我討論sigmoid訓練多標簽或者用在目標檢測中的問題，我想寫一些他們的東西，想到以前的博客里躺着這篇文章（2015年讀研時機器學課的作業）感覺雖然不夠嚴謹，但是很多地方還算直觀，就先把它放過來吧。 說明: 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸 ...
原文：logistic回歸算法的損失函數：binary_crossentropy（二元交叉熵）
假設函數： 更為一般的表達式： 似然函數： 對數似然函數： 如果以上式作為目標函數，就需要最大化對數似然函數，我們這里選擇 最小化負的對數似然函數 對J w 求極小值，對 求導 上述中 表示第i個樣本的第j個屬性的取值。 於是 的更新方式為： 將 式帶入 式，得： 梯度下降GD 的更新方式,使用全部樣本： 當樣本不多的時候，可以選擇這個方法 隨機梯度下降： 每次只取一個樣本，則 的更新方式： 為這 ...
2018-12-02 22:51 0 14061 推薦指數：
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