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本篇借鑒了這篇文章，如果有興趣，大家可以看看：https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵：交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度 2、CrossEntropyLoss()損失函數結合 ...

交叉熵損失函數（作用及公式推導） 一、總結 一句話總結： $$C = - \frac { 1 } { n } \sum _ { x } [ y \ln a + ( 1 - y ) \ln ( 1 - a ) ]$$ 1、平方差損失函數的不足？ 使用平方差損失函數訓練ANN ...

背景 多分類問題里（單對象單標簽），一般問題的setup都是一個輸入，然后對應的輸出是一個vector，這個vector的長度等於總共類別的個數。輸入進入到訓練好的網絡里，predicted class就是輸出層里值最大的那個entry對應的標簽。 交叉熵在多分類神經網絡訓練中用的最多 ...

一.前言 在做神經網絡的訓練學習過程中，一開始，經常是喜歡用二次代價函數來做損失函數，因為比較通俗易懂，后面在大部分的項目實踐中卻很少用到二次代價函數作為損失函數，而是用交叉熵作為損失函數。為什么？一直在思考這個問題，這兩者有什么區別，那個更好？下面通過數學的角度來解釋下 ...

前言 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的求導 前言 說明：本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸的交叉熵類似。 首先，我們二話不說，先放出 ...

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 ...

損失函數：交叉熵 交叉熵用於比較兩個不同概率模型之間的距離。即先把模型轉換成熵這個數值，然后通過數值去定量的比較兩個模型之間的差異。 信息量 信息量用來衡量事件的不確定性，即該事件從不確定轉為確定時的難度有多大。 定義信息量的函數為： \[f(x):=\text{信息量 ...