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 ...
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:
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 ...
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 ...
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熵。 我在看paper的時候發現對於交叉熵的理解又有些遺忘,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。 熵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 ...
損失函數在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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...