原文:【機器學習基礎】交叉熵(cross entropy)損失函數是凸函數嗎?

之所以會有這個問題,是因為在學習 logistic regression 時, 統計機器學習 一書說它的負對數似然函數是凸函數,而 logistic regression 的負對數似然函數 negative log likelihood 和 交叉熵函數 cross entropy 具有一樣的形式。 先給出結論,logistic regression 時,cross entropy 是凸的,但多層神 ...

2019-12-01 21:33 1 1040 推薦指數:

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關於交叉損失函數Cross Entropy Loss

1、說在前面 最近在學習object detection的論文,又遇到交叉、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損失函數進行 ...

Mon Dec 09 05:40:00 CST 2019 0 2992
【AI學習總結】均方誤差(Mean Square Error,MSE)與交叉Cross Entropy,CE)損失函數

出發點 對於一個樣本,有輸入和輸出結果,我們的目的是優化訓練我們的模型,使得對於樣本輸入,模型的預測輸出盡可能的接近真實輸出結果。現在需要一個損失函數來評估預測輸出與真實結果的差距。 均方誤差 回歸問題 樣本有若干維,每一維都有一個真實值。我們要將樣本的數據通過我們的模型預測也得到同樣 ...

Mon Jul 05 08:40:00 CST 2021 0 220
詳解機器學習損失函數交叉

本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注 今天這篇文章和大家聊聊機器學習領域的。 我在看paper的時候發現對於交叉的理解又有些遺忘,復習了一下之后,又有了一些新的認識。故寫下本文和大家分享。 這個概念應用非常廣泛,我個人認為比較經典的一個應用是在熱力學當中,反應 ...

Wed Feb 26 17:11:00 CST 2020 0 1244
損失函數總結以及python實現:hinge loss(合頁損失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉損失)

損失函數機器學習中的模型非常重要的一部分,它代表了評價模型的好壞程度的標准,最終的優化目標就是通過調整參數去使得損失函數盡可能的小,如果損失函數定義錯誤或者不符合實際意義的話,訓練模型只是在浪費時間。 所以先來了解一下常用的幾個損失函數hinge loss(合頁損失)、softmax loss ...

Sun Oct 07 05:04:00 CST 2018 0 5174
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
機器學習筆記之為什么邏輯回歸的損失函數交叉

0x00 概要 邏輯回歸(logistic regression)在機器學習中是非常經典的分類方法,周志華教授的《機器學習》書中稱其為對數幾率回歸,因為其屬於對數線性模型。 在算法面試中,邏輯回歸也經常被問到,常見的面試題包括: 邏輯回歸推導; 邏輯回歸如何實現多分類? SVM ...

Wed Feb 24 07:08:00 CST 2021 0 363
交叉Cross Entropy

目錄 信息量 相對(Relative Entropy交叉Cross Entropy) 本文介紹交叉的概念,涉及到信息量、、相對交叉; 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 ...

Sun Apr 25 18:50:00 CST 2021 0 436
交叉損失函數

交叉損失函數 的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然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 ...

Fri Apr 28 23:39:00 CST 2017 1 6494
 
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