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softmax交叉熵返回值

softmax交叉熵是一种常用的损失函数，常用于多分类问题中。它结合了softmax函数和交叉熵损失函数的特性，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。

softmax函数是一种常用的激活函数，它将模型的原始输出转化为概率分布。对于多分类问题，softmax函数可以将模型输出的原始分数转化为每个类别的概率值，使得概率之和为1。softmax函数的公式如下：

softmax(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))，其中 x_i 表示模型的原始输出。

交叉熵损失函数是一种衡量模型预测结果与真实标签之间差异的指标。对于多分类问题，交叉熵损失函数可以衡量模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。交叉熵损失函数的公式如下：

cross_entropy(y, p) = -sum(y_i * log(p_i))，其中 y 表示真实标签的概率分布，p 表示模型预测的概率分布。

softmax交叉熵返回值是模型在使用softmax交叉熵作为损失函数进行训练时的返回值。它表示模型预测结果与真实标签之间的差异程度，通常用于评估模型的性能和指导模型的优化。

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归一化(softmax)、信息熵、交叉熵

最常用的处理方法，就是softmax，原理如上图（网上淘来的）。 ?...类似的softmax(1)=0.12，softmax(-3)=0，这个方法在数学上没毛病，但是在实际运用中，如果目标值x很大，比如10000，那e的10000次方，很可能超出编程语言的表示范围，所以通常做...softmax前，要对数据做一下预处理（比如：对于分类预测，最简单的办法，所有训练集整体按比例缩小）  二、信息熵 热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量，而且还有一个所谓『熵增原理』，即：宇宙中的熵总是增加的...三、交叉熵  ? 这是公式定义，x、y都是表示概率分布（注：也有很多文章喜欢用p、q来表示），这个东西能干嘛呢？...对比结果，H(x,y1)算出来的值为9/4，而H(x,y2)的值略小于9/4，根据刚才的解释，交叉熵越小，表示这二个分布越接近，所以机器学习中，经常拿交叉熵来做为损失函数(loss function)。

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实战语言模型~softmax与交叉熵

通过这样的处理，我们就可以轻松的使用交叉熵损失函数来计算真实分布与期望分布的距离，并通过梯度下降算法通过降低交叉熵损失以拟合样本训练模型。...通过上面的描述我们可以知道，加入softmax层是为了将神经网络的输出转换为概率分布，进而使用交叉熵来计算神经网络输出的概率分布和期望的概率分布之间的距离。...（perplexity实际上也是一个交叉熵）的时候，都会用到交叉熵损失函数。...而由于softmax和交叉熵损失函数经常一起使用，所以tensorflow对这两个功能进行了统一的封装，并提供了两个函数（当然你也可以分成两步写，先获得经过softmax层得到的结果，然后放入交叉熵的计算公式中进行计算...那softmax + 交叉熵有什么效果呢？

1.1K20

python编写softmax函数、交叉熵函数实例

result.append(i*1.0/sumExpL) return result python编写交叉熵公式： import numpy as np def cross_entropy(Y...) P = np.float_(P) return -np.sum(Y * np.log(P) + (1 - Y) * np.log(1 - P)) 补充知识：分类时，为什么不使用均方误差而是使用交叉熵作为损失函数...MSE（均方误差）对于每一个输出的结果都非常看重，而交叉熵只对正确分类的结果看重。...在一个三分类模型中，模型的输出结果为（a,b,c)，而真实的输出结果为(1,0,0)，那么MSE与cross-entropy相对应的损失函数的值如下： MSE： cross-entropy： 从上述的公式可以看出，交叉熵的损失函数只和分类正确的预测结果有关系...所以，回归问题熵使用交叉上并不合适。 以上这篇python编写softmax函数、交叉熵函数实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Softmax和交叉熵的深度解析和Python实现

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理解熵与交叉熵

熵、交叉熵是机器学习中常用的概念，也是信息论中的重要概念。它应用广泛，尤其是在深度学习中。本文对交叉熵进行系统的、深入浅出的介绍。...交叉熵 交叉熵的定义与熵类似，不同的是定义在两个概率分布而不是一个概率分布之上。对于离散型随机变量，交叉熵定义为 ? 其中x为离散型随机变量，p(x)和q(x)是它的两个概率分布。...其交叉熵为 ? 第一个表格中两个概率分布完全相等，第二个则差异很大。第二个的熵比第一个大。后面我们会证明这一结论。 对于连续型概率分布，交叉熵定义为 ? 如果两个概率分布完全相等，则交叉熵退化成熵。...这是使用交叉熵而不使用欧氏距离作为logistic回归的目标函数的主要原因。 用于softmax回归 softmax回归是logistic回归的推广，用于解决多分类问题。...用于神经网络 softmax回归经常被用作神经网络的最后一层，完成多分类任务，训练时采用的损失函数一般为交叉熵。在神经网络的早期，更多的使用了欧氏距离损失函数，后来对分类任务交叉熵使用的更多。

2.2K10

神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）

主流的loss计算方法： a) mse(Mean Squared Erros) b) 自定义 c) ce（Cross Entropy）（交叉熵） (2)均方误差 mse：MSE(y_, y)loss_mse...预测答案 计算出的 损失和loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), COSE(y - y_), PROFIT(y_ - y))) 把所有的损失求和6、交叉熵...表征两个概率分布之间的距离 交叉熵越大，两个概率分布越远；交叉熵越小，两个概率分布越近。...y_：标准答案的概率分布； y：预测结果的概率分布； 通过交叉熵的值，可以判断 哪个预测结果 与标准答案 最接近。...（输出 经过softmax()函数 满足概率分布之后，再与标准答案 求交叉熵）# 输出 经过softmax()函数 满足概率分布之后，再与标准答案 求交叉熵ce = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

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详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵

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为分类任务中，常用交叉熵来刻画损失函数，为什么可以这样使用呢？下面将一步步的揭开面纱。...1、数学背景 定义：在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。...从这个定义中，我们很难理解交叉熵的定义。下面举个例子来描述一下。 假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q，其中p为真实分布，q为非真实分布。...softmax函数来概率化。...这里我们介绍对分类任务构建损失函数，使用交叉熵的方法，将真实值与预测值联系起来。 交叉熵越小，表明其值差异越小，也就意味着损失函数越小。于是，我们的优化目标便是：最小化交叉熵。

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