二分类问题的交叉熵   在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数.对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 \[-log(yt|yp)=-(ytlog(yp)+(1-yt)log(1-yp))\] 对于整个模型而言,其损失函数就是所有样本点的损失函数的平均值.注意到,对于该损失函数,其值应该为…

经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 当事件总数是一定的时候, 概率函数满足:   任意x  p(X = x) ∈[0, 1] 且 Σ p(X=x) = 1 也就是说 所有时间发生的概率都是0到1 之间 , 且总有一个时间会发生,概率的和就为1. 2 tensorflow中softmax: softmax回归可以作为学习算法来优化…

二分~多分~Softmax~理预 一.简介 在二分类问题中,你可以根据神经网络节点的输出,通过一个激活函数如Sigmoid,将其转换为属于某一类的概率,为了给出具体的分类结果,你可以取0.5作为阈值,凡是大于0.5的样本被认为是正类,小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题.多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n,设置n个输出节点,这样每个样本,神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果,然后我们运用激活函数如softmax,将输出转换为一种概率分布 其中的每一个概率…

交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点: 而即便是ResNet取消了全连接层,也会在最后有一个1000个节点的输出层: 一般情况下,最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等.假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果,数组中每一个维度会对应一个类别.在最理想的情况下,如果一个样本属于k,那么这个类别所对…

分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交叉熵,脑子里就会出现这个东西: 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果. 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实…

深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解 2018-08-11 23:49:43 lilong117194 阅读数 5198更多 分类专栏: Deep learning   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/81542667 1. softmax层的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层…

cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了,具体问度娘,这里主要介绍深度学习中,使用交叉熵作为类别分类. 1.二元交叉熵 binary_cross_entropy 我们通常见的交叉熵是二元交叉熵,因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来,如下图,为“二元交叉熵”, 当我们的label标注结果0时,如下图右侧曲线,当预测结果为1时,返回的loss 无穷大,反之,loss 与 label标注结果一致都为0时, loss = 0.  当我们的label标注结果1时, 同理. 2.多元交叉…

关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类.多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理. 本文主要是介绍TF中的接口调用方式. 一.二分类交叉熵 对应的是网络输出单个节点,这个节点将被sigmoid处理,使用阈值分类为0或者1的问题.此类问题logits和labels必须具有相同的type和shape. 原理介绍 设x…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118 最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它…