損失函數——均方誤差和交叉熵
1.MSE（均方誤差） MSE是指真實值與預測值（估計值）差平方的期望，計算公式如下： MSE = 1/m (Σ(ym-y'm)2)，所得結果越大，表明預測效果越差，即y和y'相差越大 2.Cross Entropy Loss（交叉熵） 在理解交叉熵之前 ...
原文：[轉] 為什么分類問題的損失函數采用交叉熵而不是均方誤差MSE？
這篇寫的比較詳細： from: https: zhuanlan.zhihu.com p 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。 . 圖像分類任務 我們希望根據圖片動物的輪廓 顏色等特征，來預測動物的類別，有三種可預測類別：貓 狗 豬。假設我們當前有兩個模型 參數不同 ，這兩個模型都是通過sigm ...
2021-06-14 15:48 0 1247 推薦指數：
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交叉熵 分類問題中，預測結果是（或可以轉化成）輸入樣本屬於n個不同分類的對應概率。比如對於一個4分類問題，期望輸出應該為 g0=[0,1,0,0] ，實際輸出為 g1=[0.2,0.4,0.4,0] ，計算g1與g0之間的差異所使用的方法，就是損失函數，分類問題中常用損失函數是交叉熵。 交叉 ...
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經典的損失函數： ①交叉熵（分類問題）：判斷一個輸出向量和期望向量有多接近。交叉熵刻畫了兩個概率分布之間的距離，他是分類問題中使用比較廣泛的一種損失函數。概率分布刻畫了不同事件發生的概率。 熵的定義：解決了對信息的量化度量問題，香農用信息熵的概念來描述信源的不確定度，第一次用數學語言闡明了概率 ...
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均方誤差和交叉熵損失函數比較
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直觀理解為什么分類問題用交叉熵損失而不用均方誤差損失?
目錄 交叉熵損失與均方誤差損失 損失函數角度 softmax反向傳播角度 參考 博客：blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 交叉熵損失與均方誤差損失 常規分類網絡最后的softmax層如下圖所示，傳統機器學習方法以此 ...