，這兩種損失函式分別是。tj
log(yj
)−tjlog(yj)
，t_j說明樣本的ground-truth是第j類。−∑
itilog(y
i)+(
1−ti
)log(1
−yi)
−∑itilog(yi)+(1−ti)log(1−yi)∫p
(x)logg(
x)dx
−∫p(x)logg(x)dx(x
)g(x)(x
)p(x)(x
)g(x)
是什麼呢？就是最後一層的輸出 y
y 。p(x
)p(x)
是什麼呢？就是我們的one-hot標籤。我們帶入交叉熵的定義中算一下，就會得到第乙個式子： tj
log(yj
)−tjlog(yj)
j : 樣本x
x屬於第jj類。
arge
ttarget
屬於二項分布(target的值代表是這個類的概率)，那麼第 i
i 個神經元交叉熵為：
ilog(y
i)+(
1−ti
)log(1
−yi)
tilog(yi)+(1−ti)log(1−yi)∑i
tilog(yi
)+(1
−ti)
log(1−
yi)−∑itilog(yi)+(1−ti)log(1−yi)
交叉熵損失函式 交叉熵損失函式和均方差損失函式引出
交叉熵 均方差損失函式，加正則項的損失函式，線性回歸 嶺回歸 lasso回歸等回歸問題，邏輯回歸，感知機等分類問題 經驗風險 結構風險，極大似然估計 拉普拉斯平滑估計 最大後驗概率估計 貝葉斯估計，貝葉斯公式，頻率學派 貝葉斯學派，概率 統計 記錄被這些各種概念困擾的我，今天終於理出了一些頭緒。概率...
交叉熵損失函式
公式 分類問題中，我們通常使用 交叉熵來做損失函式，在網路的後面 接上一層softmax 將數值 score 轉換成概率。如果是二分類問題，我們通常使用sigmod函式 2.為什麼使用交叉熵損失函式？如果分類問題使用 mse 均方誤差 的方式，在輸出概率接近0 或者 接近1的時候，偏導數非常的小，學...
交叉熵損失函式
監督學習的兩大種類是分類問題和回歸問題。交叉熵損失函式主要應用於分類問題。先上實現 這個函式的功能就是計算labels和logits之間的交叉熵。tf.nn.softmax cross entropy with logits logits y,labels y 首先乙個問題，什麼是交叉熵？交叉熵 c...