交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」公式：

我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？也许很多朋友还不是很清楚！没关系，接下来我将尽可能以最通俗的语言回答上面这几个问题。

1. 交叉熵损失函数的数学原理

我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「Logistic Regression」、神经网络「Neural Network」等，真实样本的标签为 [0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个 Sigmoid 函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。

这样，我们已经完整地实现了交叉熵损失函数的推导过程。

交叉熵损失函数详解推导相关推荐

史上最全交叉熵损失函数详解
在我们自学神经网络神经网络的损失函数的时候会发现有一个思路就是交叉熵损失函数,交叉熵的概念源于信息论,一般用来求目标与预测值之间的差距.比如说我们在人脑中有一个模型,在神经网络中还有一个模型,我们需要 ...
机器学习--多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导
https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 正文在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出 ...
相对熵与交叉熵_详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵
目录信息熵条件熵相对熵交叉熵总结一信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学.1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引 ...
联合熵、条件熵、互信息、相对熵、交叉熵的详解
本篇博客,我们将介绍联合熵.条件熵.互信息.相对熵.交叉熵,如果对熵的概念还有不清楚的朋友,可以看一下这一篇博客,信息熵是什么呢? https://blog.csdn.net/ding_program ...
sigmoid函数求导_交叉熵损失函数的求导(Logistic回归)
目录前言交叉熵损失函数交叉熵损失函数的求导前言最近有遇到些同学找我讨论sigmoid训练多标签或者用在目标检测中的问题,我想写一些他们的东西,想到以前的博客里躺着这篇文章(2015年读研时机 ...
【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解
文章目录一.损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 二.什么是交叉熵三.Pytorch 中的 CrossEntropyLoss() 函数参考链接一.损失函数 nn.CrossEn ...
交叉熵损失函数原理详解
交叉熵损失函数原理详解之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss),只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数,对于其内部的原理总是模模糊糊,而且一般使用交叉熵作为损失函 ...
交叉熵损失函数原理详解，KL散度
https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/de ...
深入理解Pytorch负对数似然函数（torch.nn.NLLLoss)和交叉熵损失函数（torch.nn.CrossEntropyLoss)
在看Pytorch的交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss官方文档介绍中,给出的表达式如下.不免有点疑惑为何交叉熵损失的表达式是这个样子的 loss ⁡ ( y , clas ...

交叉熵损失函数详解推导

交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」公式：

1. 交叉熵损失函数的数学原理

交叉熵损失函数详解推导相关推荐

最新文章

热门文章