原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变 ...
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2018-06-23 20:54:44
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来源：中国大学MOOC 损失函数有三种：均方误差、自定义、交叉熵 均方误差： ...
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2018-06-04 20:12:45
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Softmax交叉熵损失函数(Softmax cross-entropy loss)是作用于非归一化的输出结果只针对单个目标分类的计算损失。通过softmax函数将输出结果转化成概率分布，然后计算真值概率分布的损失： 输出：[ 1.16012561] 稀疏Softmax交叉熵损失函数(Sparse ...
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2018-05-25 21:05:23
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#TensorFlow函数 ce = -tf.reduce_mean(y_* tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-12, 1.0))) #Tensorflow代码 ce = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logi... ...
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2018-05-21 01:02:49
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整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 各种熵的计算 常用的树搭建方法 防止过拟合—剪枝 前剪枝的几种停止条件 1.各种熵的计算 熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度（相 ...
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2018-05-09 19:41:05
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Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy 注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作 tf.nn.sigmoid_cro ...
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2018-05-05 15:26:04
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sigmoid(x) 函数定义:\[\begin{align*}\sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\\frac{d(\sigma(x))}{dx} &= \sigma(x)(1-\sigma(x))\end{align*}\]逻辑斯谛回归分类模型定义如下:\[\beg... ...
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2018-04-22 18:07:00
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1、信息量： 公式：I(x) = -logp(x)，单从公式上也可以看出，概率越低熵越大（低概率事件带来的高信息量）。通俗一点来说的话，就是概率论中很简单的推广就行了。 2、熵的定义： （1）上面的 I(x) 是指在某个概率分布之下，某个概率值对应的信息量的公式。那么我们要知道这整个概率分布对应的信 ...
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2018-03-20 21:43:19
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函数功能： 计算 logits 与 labels 的 softmax 交叉熵.## 函数定义```def softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name labels=None, ... ...
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2018-03-07 21:38:49
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原文 如何通俗的解释交叉熵与相对熵? 相关公式： 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。假如，按照真实分布 p 来衡量识别一个样本所需要的编码长度的期望为： H(p)= 但是，如果采用错误的分布 q 来表示来自真实分布 p 的平均编码长度，则应该是： H ...
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2018-01-15 18:45:10
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