cross entropy 交叉熵的概念網上一大堆了，具體問度娘，這里主要介紹深度學習中，使用交叉熵作為類別分類。 二元交叉熵 binary cross entropy 我們通常見的交叉熵是二元交叉熵，因為在二分類中的交叉熵可以比較方便畫出圖像來，如下圖，為 二元交叉熵 ， 當我們的label標注結果 時，如下圖右側曲線，當預測結果為 時，返回的loss 無窮大，反之，loss 與label標注結 ...
2019-03-26 15:05 0 5028 推薦指數：
cross_entropy-----交叉熵是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。 在介紹softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先來回顧一下信息量、熵、交叉熵 ...
目錄 信息量 熵 相對熵（Relative Entropy） 交叉熵（Cross Entropy） 本文介紹交叉熵的概念，涉及到信息量、熵、相對熵、交叉熵； 信息量 信息量是用來衡量一個事件發生的不確定性，一個事件發生的概率越大，不確定性越小 ...
二分~多分~Softmax~理預 一、簡介 在二分類問題中，你可以根據神經網絡節點的輸出，通過一個激活函數如Sigmoid，將其轉換為屬於某一類的概率，為了給出具體的分類結果，你可以取0.5作為閾值，凡是大於0.5的樣本被認為是正類，小於0.5則認為是負類 然而這樣的做法並不容易推廣 ...
交叉熵 分類問題常用的損失函數為交叉熵（Cross Entropy Loss）。 交叉熵描述了兩個概率分布之間的距離，交叉熵越小說明兩者之間越接近。 原理這篇博客介紹的簡單清晰： https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details ...
1、說在前面 最近在學習object detection的論文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之類的知識，發現自己沒有搞明白這些概念，也從來沒有認真總結歸納過，所以覺得自己應該沉下心，對以前的知識做一個回顧與總結，特此先簡單倒騰了一下博客，使之美觀一些，再進行總結。本篇博客先是對交叉熵損失函數進行 ...
sigmoid_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 函數定義 函數意義 這個函數的作用是計算經sigmoid 函數激活之后的交叉熵。 為了描述簡潔，我們規定 x = logits，z = targets ...
softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 函數定義 解釋 這個函數的作用是計算 logits 經 softmax 函數激活之后的交叉熵。 對於每個獨立的分類任務，這個函數是去度量概率誤差 ...
https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12068084.html 這個鏈接也比較詳細 ...
