交叉熵誤差（cross entropy error）：
07# 設定乙個微小值，避免對數的引數為0導致無窮大 1*10的負7次方
return
- np.
sum(t * np.log(y + delta)
)# 注意這個log對應的是ln
t =[0,
0,1,
0,0,
0,0,
0,0,
0]# 設定『2』為正確解標籤
y =[
0.1,
0.05
,0.6
,0.0
,0.05
,0.1
,0.0
,0.1
,0.0
,0.0
(cross_entropy_error(np.array(y)
, np.array(t)))
# 0.510825457099338
y =[
0.1,
0.05
,0.1
,0.0
,0.05
,0.1
,0.0
,0.6,00
,0.0
(cross_entropy_error(np.array(y)
, np.array(t)))
# 2.302584092994546
深度學習 分類問題損失函式 交叉熵
神經網路模型的效果以及優化的目標是通過損失函式 loss function 來定義的。下面主要介紹適用於分類問題和回歸問題的經典損失函式，並通過tensoflow實現這些損失函式。回顧問題請參考 回歸問題損失函式 均方誤差 本文主要介紹分類問題下的損失函式 交叉熵，如何與softmax回歸搭配使用，...
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