交叉熵损失函数,bp神经网络交叉熵损失函数

交叉熵损失函数,bp神经网络交叉熵损失函数

1当预测类别为二分类时，交叉熵损失函数的计算公式如下，其中，y为真实类别（值为0或1），p为预测类别的概率（值为0和1之间的小数）2计算二分类交叉熵损失函数的Python代码如下。交叉熵可以用作神经元中的损失函数alnetworks(机器学习).prepresentsthedistributionofreallabels,qi是训练模型的预测标签分布，而交叉熵损失函数p和q之间的相似性可以被测量。 交叉熵损失函数的另一个好处

这确实是用最大似然估计法写的损失函数。不过，只要你了解损失函数，你可能就见过它。同样的公式也称为交叉熵，或最小交叉熵法。 这是所讨论的交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()，它结合了两个函数nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()。 在进行分类（特定类别）训练时非常有用。 2.什么是交叉熵？

1.交叉熵损失函数的起源交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于衡量两个概率分布之间的差异。 首先让我们了解几个概念。 1.1信息量香农（Shannon，信息论创始人）交叉熵损失函数的计算公式为：L=-Σyi*log(pi)，其中代表真实标签，pi代表模型预测的概率值。可以看到，交叉熵损失函数是一个比较复杂的函数。它是一个多变量函数，其中