”交叉熵“ 的搜索结果

     在信息论当中，我们经常用熵来表示信息的混乱程度和不确定程度。熵越大，信息的不确定性就越强。 熵的公式如下： （注：log默认以2为底） 把这个公式拆开来看其实非常简单：一个负号，一个p(x)以及log(p(x))。...

     回归与分类是机器学习中的两个主要问题，二者有着紧密的联系，但又有所不同。在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。...

     1、自信息、香农熵 信息论的基本思想是一个不太可能得事件居然发生了，要比一个非常可能发生的事件发生，能提供更多的信息。 定义一个事件发生的自信息为： I(x)=−log⁡P(x) I(x) = -\log P(x) ...

     交叉熵损失函数 多分类的交叉熵损失函数： CrossEntropy(x)=∑i=1cyi⋅log⁡(y^)yi=softmax(xi)=exi∑i=1cexi CrossEntropy(x) = \sum_{i=1}^cy_i\cdot\log(\hat{y})\quad y_i = softmax(x_i)=\frac{e^{x_i}}{\sum_{...

     在介绍交叉熵之前首先介绍熵（entropy）的概念。熵是信息论中最基本、最核心的一个概念，它衡量了一个概率分布的随机程度，或者说包含的信息量的大小。 首先来看离散型随机变量。考虑随机变量取某一个特定值时包含...

     我觉得讲清交叉熵根本不需要一堆公式和各种术语。 前言 交叉熵损失常用于分类任务。 优点是误差较大时，学习速度较快。 本文以pytorch中自带的实现函数为依据，解释下交叉熵损失的计算过程。 二分类任务单样本 以...

     说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，相信大家都非常熟悉，但是要深入理解交叉熵损失函数的原理和作用，还得溯本追源才能对其有一个真实的理解与认知。 交叉熵 交叉熵是用来度量两个概率分布的差异性的，...

     大多数人都会对犯错感到不愉快。在我刚学钢琴不久时，我将要在观众面前进行我的第一场表演。我当时很紧张，把一个八度弹奏低了。我卡住了，直到别人指出我的错误后，我才得以继续弹奏。我当时非常尴尬。...

     文章目录前言一、交叉熵是什么？二、解决sigmoid激活函数的问题1.sigmoid损失函数存在的问题2.交叉熵的引入2.读入数据总结 前言 最近在学习自然语言处理，其中大量模型涉及到了用softmax层作为输出，再用交叉熵...

     标准的交叉熵是 ，其中n代表n种类别，代表该类别的标签值，该样本属于这一类别的概率 原始GAN的目标函数是两个交叉熵期望的简化形式，即真实样本和生成样本的交叉熵相加。 真实样本：其完整交叉熵是，...

     1. 信息熵 信息熵就是信息的不确定程度，信息熵越小，信息越确定 信息熵=∑事件x发生的概率∗验证事件x需要的信息量信息熵=\sum 事件x发生的概率*验证事件x需要的信息量信息熵=∑事件x发生的概率∗验证事件x需要的...

     聊一聊损失函数什么是损失函数损失函数重要吗有哪些损失函数 什么是损失函数 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度，它是一个非负函数，记为一般来说，损失函数越小，模型的鲁棒性...

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