為什么要用交叉熵來做損失函數： 在邏輯回歸問題中，常常使用MSE（Mean Squared Error）作為loss函數，此時： 這里的 就表示期望輸出，表示原始的實際輸出（就是還沒有加softmax)。這里的m表示有m個樣本，loss為m個樣本的loss均值。MSE在邏輯回歸問題 ...

損失函數用於描述模型預測值與真實值的差距大小，一般有兩種比較常見的算法——均值平方差（MSE）和交叉熵。 1、均值平方差（MSE）：指參數估計值與參數真實值之差平方的期望值。 在神經網絡計算時，預測值要與真實值控制在同樣的數據分布內，假設將預測值經過Sigmoid激活函數得到取值范圍 ...

這篇寫的比較詳細： from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 這篇文章中，討論的Cross Entropy損失函數常用於分類問題中，但是為什么它會在分類問題中這么有效呢？我們先從一個簡單的分類例子來入手。 1. 圖像分類任務 我們希望根據圖片 ...

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 ...

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 ...

交叉熵損失是分類任務中的常用損失函數，但是是否注意到二分類與多分類情況下的交叉熵形式上的不同呢？ 兩種形式 這兩個都是交叉熵損失函數，但是看起來長的卻有天壤之別。為什么同是交叉熵損失函數，長的卻不一樣？ 因為這兩個交叉熵損失函數對應不同的最后一層的輸出：第一個對應的最后一層 ...