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：...Softmax回归处理 神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和与非线性处理之后的一个值而已，那么如何将这个输出变为概率分布？...在TensorFlow中实现交叉熵 在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...上述代码实现了第一种形式的交叉熵计算，需要说明的是，计算的过程其实和上面提到的公式有些区别，按照上面的步骤，平均交叉熵应该是先计算batch中每一个样本的交叉熵后取平均计算得到的，而利用tf.reduce_mean...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读5分钟在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。...尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。...在大多数实际应用中，p 是实际数据/测量值，而 q 是假设分布。对于 GAN，p 是真实图像的概率分布，而 q 是生成的假图像的概率分布。...验证 现在让我们验证 KL 散度确实与使用交叉熵分布 p 和 q 相同。我们分别在 python 中计算熵、交叉熵和 KL 散度。...总结 在本文中，我们了解了熵、交叉熵和 kl-散度的概念。然后我们回答了为什么这两个术语在深度学习应用程序中经常互换使用。我们还在 python 中实现并验证了这些概念。
，在理论上给出了GAN训练不稳定的原因，就是之前的损失函数交叉熵（JS散度）不适合衡量具有不相交部分的分布之间的距离，而使用文章提出的Wassertein距离来衡量数据分布和真实数据分布之间的距离，理论上解决了训练不稳定的问题...GAN的交叉熵损失函数，主要针对原始GAN生成器生成的图像质量不高和训练过程不稳定两个问题，作者认为以交叉熵作为损失，会使得生成器不会再优化那些被判别器识别为真实图片的生成图片，即使这些生成图片距离判别器的决策边界仍然很远...是因为生成器已经完成我们为它设定的目标——尽可能地混淆判别器，所以交叉熵损失已经很小了。...sigmoid交叉熵损失很容易就达到饱和状态（饱和是指梯度为0），而最小二乘损失只在一点达到饱和，因此LSGAN使得GAN的训练更加稳定。 ? 一些生成结果如下： ?...当改变超参数时模型生成结果的多样性和清晰度在变化，值越小图像越清晰但多样性降低，值越大图像质量下降但多样性提高了。 ? 上图显示了随着模型的逐渐收敛，生成图像的质量不断提高。
损失函数 回忆我们之前用的MSE损失函数，当结果偏离实际结果，不管是正向的偏离还是反向的偏离，损失都会上升，我们在分类中当然也可以使用这样的损失，但是效果并不太好，因为我们不是想让最终的概率结果一个精确的值...这里给出了一个关于交叉熵损失和MSE损失的直观对比，需要说的是我们虽然前面说的损失是NLL损失，但是我们在输出的时候使用了softmax，也就是进行了-sum(log(softmax(out_i[c_i...])))这样一个变换，这个叫做交叉熵损失，在nn模块当然也有它的实现，可以通过调用nn.CrossEntropyLoss()来使用。...，直接用一步到位的交叉熵损失。...512,128), nn.Tanh(), nn.Linear(128,2)) #注意这里去掉了softmax，因为在交叉熵损失里面已经包含了
通过神经网络将目标(实际)值与预测值进行匹配，再经过损失函数就可以计算出损失。然后，我们使用梯度下降法来优化网络权重，以使损失最小化。这就是我们训练神经网络的方式。...例如，你有一个神经网络，通过该网络可以获取一些与房屋有关的数据并预测其价格。在这种情况下，你可以使用MSE(均方误差)损失。基本上，在输出为实数的情况下，应使用此损失函数。 ?...多分类交叉熵 当你执行多类分类任务时，可以选择该损失函数。如果使用CCE(多分类交叉熵)损失函数，则输出节点的数量必须与这些类相同。...例如，你有一个神经网络，它读取图像并将其分类为猫或狗。如果猫节点具有高概率得分，则将图像分类为猫，否则分类为狗。基本上，如果某个类别节点具有最高的概率得分，图像都将被分类为该类别。 ?...稀疏多分类交叉熵 该损失函数几乎与多分类交叉熵相同，只是有一点小更改。 使用SCCE(稀疏多分类交叉熵)损失函数时，不需要one-hot形式的目标向量。例如如果目标图像是猫，则只需传递0，否则传递1。
“训练”神经网络实际上意味着使用训练图像和标签来调整权重和偏差，以便最小化交叉熵损失函数。下面是它的工作原理。 交叉熵是训练图像的权重，偏差，像素及其已知标签的函数。...由于我们想要走交叉熵低的地方，所以我们走向相反的方向。我们将权重和偏差更新一小部分梯度，并使用下一批训练图像再次执行相同的操作。希望这让我们到达交叉熵最小的坑底。 ?...在该图中，交叉熵表示为2个权重的函数。实际上还有更多的。梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。...总而言之，训练循环如下所示： 训练数据和标签 => 求损失函数=> 求梯度 (偏导数) => 最快下降 => 更新权重和偏差 => 重复下一个小批量的图像数据和标签 为什么要使用100个图像和标签，用这种...您选择一个优化器（有很多可用），并要求它最小化交叉熵损失。在此步骤中，TensorFlow计算相对于所有权重和所有偏差（梯度）的损失函数的偏导数。这是一个正式的推导，而不是一个数字化的，太费时间了。
空间感缺失：无法有效利用输入数据的空间信息（如图像的像素结构），这也是卷积层的用武之地。 计算复杂度高：大规模网络可能导致训练和推理的计算开销过大。...分类问题：预测离散值，常用的损失函数是交叉熵损失。...交叉熵损失（Cross Entropy Loss） 用于分类问题，衡量预测分布与真实分布之间的差异： L = -\sum_{i=1}^n y_i \log(\hat{y}_i) 二元交叉熵损失（Binary...以下代码展示了如何使用 PyTorch 计算交叉熵损失： import torch import torch.nn as nn 模拟模型输出和真实标签 output = torch.tensor(...缺点：计算开销大，尤其在大数据集上。 随机梯度下降（SGD, Stochastic Gradient Descent）： 每次使用一个样本计算梯度。 优点：更新速度快。 缺点：收敛不稳定。
Google在NIPS2020上提出了一个损失函数SupCon，只需换掉交叉熵，准确率立刻提升2%，快来了解一下吧！...研究团队声称，这是第一次使用对比损失在大规模图像分类问题上比常见的使用交叉熵损失训练模型方法要更好。...在 CIFAR-10和 CIFAR-100以及 ImageNet 数据集上，与交叉熵、边缘分类器(使用标签)和自监督对比学习技术相比，SupCon都能够提高了top1的准确率。...在 ResNet-200上，实现了81.4% 的top1准确率，这比使用同一架构的最先进的交叉熵损失提高了0.8% (这对 ImageNet 来说是一个重大进步)。...这项工作提供了在监督分类领域的技术进步。有监督的对比学习可以以最小的复杂度提高分类器的准确性和鲁棒性。经典的交叉熵损失可以看作是一个特殊的情况下，视图对应的图像和学习嵌入在最终的线性层对应的标签。
“训练”神经网络实际上意味着使用训练图像和标签来调整权重和偏差，以便最小化交叉熵损失函数。下面是它的工作原理。 交叉熵是训练图像的权重，偏差，像素及其已知标签的函数。...在该图中，交叉熵表示为2个权重的函数。实际上还有更多的。梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。...总而言之，训练循环如下所示： 训练数据和标签 => 求损失函数=> 求梯度 (偏导数) => 最快下降 => 更新权重和偏差 => 重复下一个小批量的图像数据和标签 为什么要使用100个图像和标签，用这种...实际上，这将是一个小批量的图像数量。 然后，我们需要一个附加的占位符，用于提供与培训图像一起的标签数据。 现在，我们有模型预测和正确的标签，所以我们可以计算交叉熵。...它从来没有看到测试数据，所以毫不奇怪，一段时间后，它的工作不再对测试交叉熵产生影响，测试交叉熵停止下降，有时甚至反弹。 ?
–交叉熵损失 10 回归问题常用损失函数–均方误差函数（MSE） 11 神经网络优化算法 12 学习率的设置-指数衰减法 13 过拟合问题 14 神经网络权重w的shape 15 优化(Optimizers...因此在分类任务中，常见的做法是优化 ROC AUC 的替代指标，比如交叉熵。一般来说， 你可以认为交叉熵越小，ROC AUC 越大。...为模型最后一层选择正确的激活函数和损失函数 分类问题常用损失函数–交叉熵损失 神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数(loss function)来定义的。...分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广泛的一种损失函数。...梯度下降法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降法，从而是神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。
对数似然代价函数与softmax的组合和交叉熵与sigmoid函数的组合非常相似。对数似然代价函数在二分类时可以化简为交叉熵代价函数的形式。...2.5.5 为什么用交叉熵代替二次代价函数 （1）为什么不用二次方代价函数 由上一节可知，权值 和偏置 的偏导数为： ，偏导数受激活函数的导数影响，sigmoid函数导数在输出接近0和1时非常小，会导致一些实例在刚开始训练时学习得非常慢...（2）为什么要用交叉熵 交叉熵函数权值 和偏置 的梯度推导为： 由以上公式可知，权重学习的速度受到 影响，更大的误差，就有更快的学习速度，避免了二次代价函数方程中因 导致的学习缓慢的情况。...（3）在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。 （4）如果我们需要求解损失函数的最小值，可通过梯度上升法来迭代。...梯度下降和梯度上升法可相互转换。 （5）在机器学习中，梯度下降法主要有随机梯度下降法和批量梯度下降法。 2.7.2 梯度下降法缺点 梯度下降法缺点有以下几点： （1）靠近极小值时收敛速度减慢。
回归损失函数 平方误差损失 绝对误差损失 Huber损失 二分类损失函数 二分类交叉熵 Hinge损失 多分类损失函数 多分类交叉熵损失 KL散度(Kullback Leibler Divergence...概率分布的熵值越大，表明分布的不确定性越大。同样，一个较小的值代表一个更确定的分布。 这使得二元交叉熵适合作为损失函数(你希望最小化其值)。我们对输出概率p的分类模型使用二元交叉熵损失。...元素属于第1类(或正类)的概率=p 元素属于第0类(或负类)的概率=1-p 然后，输出标签y(可以取值0和1)的交叉熵损失和和预测概率p定义为： ? 这也称为Log-Loss(对数损失)。...1.多分类交叉熵损失 多分类交叉熵损失是二元交叉熵损失的推广。输入向量Xi和相应的one-hot编码目标向量Yi的损失是： ? 我们使用softmax函数来找到概率pij： ?...KL散度在功能上类似于多分类交叉熵，KL散度也可以称为P相对于Q的相对熵： 我们在compile()函数中指定'kullback_leibler_divergence'作为损失函数，就像我们之前在处理多分类交叉熵损失时所做的那样
而这些应用的核心技术就是图像分类、图像定位和图像探测等视觉识别任务。近期神经网络（也就是“深度学习”）方法上的进展极大地提升了这些代表当前发展水平的视觉识别系统的性能。...最终的作业将包括训练一个有几百万参数的卷积神经网络，并将其应用到最大的图像分类数据库（ImageNet）上。...这里函数f保持不变，将Hinge loss替换成交叉熵损失函数（cross-entropy loss），其损失函数表达式如下（log(e) =1）： -----------------------> Li...可以看出softmax函数的输出实际上是输入样本xi在K个类别上的概率分布，而上式是概率分布的交叉熵（不是相对熵，虽然看上去好像是相对熵，下面我会稍微修改一下Li，还原它的本来面目；交叉熵可以看做熵与相对熵之和...优化（Optimization） 优化就是通过在训练集上训练参数（权重和偏置），最小化损失函数的过程。
「训练」一个神经网络实际上就是使用训练图像和标签来调整权重和偏置，以便最小化交叉熵损失函数。 那么我们在 TensorFlow 中如何实现它呢？...我们希望的是，这可以使我们到达交叉熵最小的凹点的低部。梯度下降算法遵循着一个最陡的坡度下降到局部最小值的路径。训练图像在每一次迭代中同样会被改变，这使得我们向着一个适用于所有图像的局部最小值收敛。...对比一下在 300 次迭代时 sigmoid 函数（浅色线）和 ReLU（深色线）的效果，可以看到 ReLU 在准确度和交叉熵损失上的表现都显著更好。 ?...在数千次迭代之后，测试和训练数据的交叉熵曲线开始不相连。学习算法只是在训练数据上做工作并相应地优化训练的交叉熵。...它再也看不到测试数据了，所以这一点也不奇怪：过了一会儿它的工作不再对测试交叉熵产生任何影响，交叉熵停止了下降，有时甚至反弹回来。
有了预测输出和正确答案的概率分布，就可以刻画两者之间相似度，简便地度量模型预测的损失。 损失函数-交叉熵 经过 Softmax 转换为标准概率分布的预测输出p，与正确类别标签 ?...交叉熵对两个概率分布的度量结果，不具对称性，所以交叉熵并不是严格意义上的距离。...在一千五百次参数更新迭代后，模型参数在验证集上准确率超过90%，五千次迭代后，验证数据集上预测损失(Loss)趋于稳定。 ? 预测准确率(acc)也在验证数据集上稳定在92%附近。 ?...仍然采用交叉熵度量预测损失，W2, b2 反向传播梯度，正则化后，成为： ?...验证集上识别正确率稳定在98以上%。 ? 以上，介绍了具有一个隐藏层的全连接神经网络，随着深度（隐藏层）增加，神经网络能在复杂的输入样本上提取更多的特征，得以在一些数据集上，超过了人工识别准确率。
这是使用梯度下降等一些优化策略完成的。而这个误差来自损失函数。 损失函数(Loss Function)和成本函数(Cost Function)之间有什么区别？...概率分布的熵值越大，表明分布的不确定性越大。同样，一个较小的值代表一个更确定的分布。 这使得二元交叉熵适合作为损失函数(你希望最小化其值)。我们对输出概率p的分类模型使用二元交叉熵损失。...元素属于第1类(或正类)的概率=p 元素属于第0类(或负类)的概率=1-p 然后，输出标签y(可以取值0和1)的交叉熵损失和和预测概率p定义为： ? 这也称为Log-Loss(对数损失)。...1.多分类交叉熵损失 多分类交叉熵损失是二元交叉熵损失的推广。输入向量Xi和相应的one-hot编码目标向量Yi的损失是： ? 我们使用softmax函数来找到概率pij： ?...KL散度在功能上类似于多分类交叉熵，KL散度也可以称为P相对于Q的相对熵： 我们在compile()函数中指定'kullback_leibler_divergence'作为损失函数，就像我们之前在处理多分类交叉熵损失时所做的那样
论文提出新颖的混合网络用于解决长尾图片分类问题，该网络由用于图像特征学习的对比学习分支和用于分类器学习的交叉熵分支组成，在训练过程逐步将训练权重调整至分类器学习，达到更好的特征得出更好的分类器的思想。...论文采用了新颖的混合网络结构，由用于特征表达学习的对比损失和用于分类器学习的交叉熵损失组成。...论文的主要贡献如下：提出用于长尾数据分类的混合网络结构，由用于特征表达学习的对比损失和用于分类器学习的交叉熵损失组成。...验证在长尾分类场景中，有监督对比学习能更好地替代交叉熵损失进行特征学习。得益于学习到更好的特征，论文提出的混合网络能够极大地超越基于交叉熵的网络。...Conclusion*** 论文提出新颖的混合网络用于解决长尾图片分类问题，该网络由用于图像特征学习的对比学习分支和用于分类器学习的交叉熵分支组成，在训练过程逐步将训练权重从特征学习调整至分类器学习，遵循更好的特征可得出更好的分类器的思想
也就是说最后一层的每个节点的输出值的加和是1。这种激励函数从物理意义上可以解释为一个样本通过网络进行分类的时候在每个节点上输出的值都是小于等于1的，是它从属于这个分类的概率。...对于分类问题的损失函数来说，分类错误率（分类精确率）和平方和损失都不是很好的损失函数，下面我们来看一下交叉熵损失函数的表现情况。...0x03 交叉熵损失函数的定义 3.1 二分类 在二分类的情况下，模型最终预测的结果只有2类，对于每个类别我们预测的概率为和。...其中： K : 类别的数量 y : 是否是类别， p : 样本属于类别的概率 现在我们用交叉熵损失函数来计算损失函数值。 ? 可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2的差异。...3.3 函数性质 交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是神经网络分类问题，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以在神经网络中，交叉熵与softmax函数紧密相关。
(0.9) = 0.10 当label为0时，交叉熵为0，label为1时，交叉熵为-log(y)，交叉熵只关注独热编码中有效位的损失。...这样屏蔽了无效位值的变化（无效位的值的变化并不会影响最终结果），并且通过取对数放大了有效位的损失。当有效位的值趋近于0时，交叉熵趋近于正无穷大。 ?...可以通过不断地传入X和label的值，来修正w和b，使得最终得到的Y与label的loss最小。这个训练的过程，可以采用梯度下降的方法。...通过梯度下降，找到最快的方向，调整w和b值，使得w * X + b的值越来越接近label。 梯度下降的具体过程，就不在这篇文章中展开了。 ?...事实上，再计算交叉熵前的Y值是经过softmax后的，经过softmax后的Y，并不影响Y向量的每个位置的值之间的大小关系。大致有2个作用，一是放大效果，而是梯度下降时需要一个可导的函数。
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