python編寫softmax函式 交叉熵函式例項

python編寫softmax函式、交叉熵函式例項

python**如下：

import numpy as np

import numpy as np

y = np.float_(y)

p = np.float_§

return -np.sum(y * np.log§ + (1 - y) * np.log(1 - p))

補充知識：分類時，為什麼不使用均方誤差而是使用交叉熵作為損失函式

mse（均方誤差）對於每乙個輸出的結果都非常看重，而交叉熵只對正確分類的結果看重。

例如：在乙個三分類模型中，模型的輸出結果為（a,b,c)，而真實的輸出結果為(1,0,0)，那麼mse與cross-entropy相對應的損失函式的值如下：

mse：

cross-entropy：

從上述的公式可以看出，交叉熵的損失函式只和分類正確的**結果有關係，而mse的損失函式還和錯誤的分類有關係，該分類函式除了讓正確的分類盡量變大，還會讓錯誤的分類變得平均，但實際在分類問題中這個調整是沒有必要的。

但是對於回歸問題來說，這樣的考慮就顯得很重要了。所以，回歸問題熵使用交叉上並不合適。

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