logits表示網絡的直接輸出 。沒經過sigmoid或者softmax的概率化。from_logits=False就表示把已經概率化了的輸出，重新映射回原值。 ...

平方損失函數求導后，偏導太小，迭代更新慢，所以考慮用交叉熵損失函數（注意標記值和預測值不能寫反了）（標記值為0或1，對0取對數是不存在的額）： 交叉熵損失函數滿足作為損失函數的兩大規則：非負性，單調一致性 ...

Tensorflow中的交叉熵函數tensorflow中自帶四種交叉熵函數，可以輕松的實現交叉熵的計算。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits ...

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 ...

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 ...