交叉熵损失函数公式_多分类交叉熵损失函数公式
上式即为大名鼎鼎的交叉熵损失函数。(说明:如果熟悉“ E[−logpi]=−∑i=1mpilog 这步需要用到一些简单的对数运算公式,这里先以编号形式给出,下面推导过程中使用特
对应的信息熵等于五比特。有数学基础的读者还可以证明上面公式的值不可能大于五。 交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigm
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 其中,z表示神经元的输入, 表示激活函数。从以上公式可以看出,w和b的梯度跟激活函数
交 叉 熵 损 失 函 数 chyang1999|2018-06-30 (高于99%的文档) 马上扫一扫 手机打开 随 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):
并提供了tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数。比如可以直接通过以下代码实现了sotfmax回归之后的交叉熵损失函数: cross_entropy=tf.nn.sparse_sotfmax_cross_entro
可能会有读者说,我已经知道了交叉熵损失函数的推导过程。但是能不能从更直观的角度去理解这个表达式呢?而不是仅仅记住这个公式。好问题!接下来,我们从图形的角度,分析
交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigm 来求得信息熵。公式如下:H(x) = E[I(xi)] = E[ log(1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(p(xi))其中,x表示随
要解释交叉熵损失函数的意义,我认为应该从熵的根源说起。这里我不介绍熵作者呀,来源呀什么的不再介绍了(主要是懒),哈哈!)这里讲的顺序是:信息量--》信息熵--》交叉熵 如果
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 其中,z表示神经元的输入, 表示激活函数。从以上公式可以看出,w和b的梯度跟激活函数
交叉熵损失函数以及softmax损失函数 2018年08月15日 14:41:30 liye-uestc阅读数:213 交叉熵损失函数以及softmax损失函数 欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑
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