1. softmax層的作用 通過神經網絡解決多分類問題時，最常用的一種方式就是在最后一層設置n個輸出節點，無論在淺層神經網絡還是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的輸出層有100 ...

深度學習中，交叉熵損失函數為什么優於均方差損失函數 一、總結 一句話總結： A)、原因在於交叉熵函數配合輸出層的激活函數如sigmoid或softmax函數能更快地加速深度學習的訓練速度 B)、因為反向傳播過程中交叉熵損失函數得到的結果更加簡潔，無論sigmoid或softmax，可以定 ...

經典的損失函數----交叉熵 1 交叉熵: 　　分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數, 它刻畫兩個概率分布之間的距離 　　給定兩個概率分布p和q, 交叉熵為:　　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 ...

代碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目標 增加交叉熵損失函數，使框架能夠支持分類任務的模型。 構建一個MLP模型, 在mnist數據集上執行分類任務准確率達到91%。 實現交叉熵損失函數 數學原理 分解交叉熵損失函數 ...

1. softmax回歸是分類問題 　　回歸（Regression）是用於預測某個值為“多少”的問題，如房屋的價格、患者住院的天數等。 　　分類（Classification）不是問“多少”，而是 ...

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 ...

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 ...