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问训练损失和验证损失的含义
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Stack Overflow用户

提问于 2017-10-24 09:24:43

回答 1查看 452关注 0票数 1

我使用了下面的MNIST示例：https://github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/docs/user/tutorial.rst

我读到了训练和验证方面的损失。我知道验证损失表示验证图像集在经过训练的网络中运行后的错误，但是这个数字的单位是什么？那么这个数字的确切含义是什么呢？

感谢您的帮助！

loss

conv-neural-network

mnist

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-02-12 04:16:17

您提到的示例中的损失函数是分类交叉熵损失。分类交叉熵损失计算每个类别的交叉熵损失，并返回总和。

交叉熵损失=-sigma(对所有类别c) Yc。log( Pc )，其中Yc是正确的类别标签，Pc是介于0和1之间的预测概率。正如您可以注意到的，如果对于一个类别，标签是1，并且预测的概率很小，则交叉熵损失将非常高，反之亦然。

cross entropy的单位是在给定两个概率分布p和q的情况下，如果所使用的编码方案是针对给定的两个概率分布p，而不是针对“真实”分布p而优化的“非自然”概率分布q，则识别从该集合中提取的事件所需的“比特”的数目。

在深度学习的上下文中，损失是一个定标器值，它被反向传播以在下一次迭代中减少其值。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/46906792

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