交叉熵代价函数_交叉熵函数

交叉熵代价函数(cross-entropy) 2017年09月04日 16:30:43 我xihuan阅读数:300 目的:让神经网络学习更快假设简单模型:只有一个输入,一个神经元,一个输出简单模型:输入为1

交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵

为了克服这个缺点,引入了交叉熵代价函数(下面的公式对应一个神经元,多输入单输出): 其中y为期望的输出,a为神经元实际输出【a=σ(z), where z=∑Wj*Xj+b】与方差代价函数

为神经网络引入交叉熵代价函数,是为了弥补 sigmoid型函数的导数形式易发生饱和(saturate,梯度更新的较慢)的缺陷。首先来看平方误差函数(squared-loss function),对于一个神

对数释然函数通常用来作为softmax回归的代价函数,如果输出层神经元是sigmoid函数,可以采用交叉熵代价函数。而深度学习中更普遍的做法是将softmax作为最后一层,此时常

关于神经网络中的代价函数交叉熵的由来

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