相关 配套代码, 请参考文章 : Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播 有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : softmax...函数详解及反向传播中的梯度求导 有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数 系列文章索引 : https://blog.csdn.net...softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1....题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (...标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度.
/blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑...softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布,...已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ?
例如，广泛使用的分类指标 ROC AUC 就不能被直接优化。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。...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。...给定两个概率分布p和q，通过q来表示p的交叉熵为（p代表正确答案，q代表预测值）： H(p,q)=\sum p(x)logq(x) tensorflow实现交叉熵代码如下： cross_entroy =..._{i}^{’} = \frac{e^{y_i}}{\sum_{j=1}^{n}e^{y_j}} 因为交叉熵一般会与softmax回归一起使用，所以Tensorflow对这两个功能进行统一封装。...TensorFlow实现使用softmax回归之后的交叉熵损失函数代码如下： cross_entroy = tf..nn.softmax_cross_entroy_with_logits(labels=
则全体样本的经验风险函数为： ? 该式就是sigmoid函数的交叉熵，这也是上文说的在分类问题上，交叉熵的实质是对数似然函数。...image.png 该式其实是式（1）的推广，正如softmax是sigmoid的多类别推广一样，在TensorFlow里面根据最后分类函数softmax和sigmoid就分为softmax交叉熵以及sigmoid...的交叉熵，并对这两个功能进行统一封装。...先看tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits,targets)函数，它的实现和之前的交叉熵算法定义是一样的，也是TensorFlow最早实现的交叉熵算法...以上主要讲了损失函数的常见形式，在神经网络中应用较多的是对数损失函数（交叉熵）和平方损失函数。
这样，MNIST数据集标签组成一个[60000,10]的数字矩阵。...sigmoid: 其本质是一个阶跃函数step的平滑版本： 平滑处理： 其平滑度其实是微积分中的偏导数，对于权重微调，对于输出的微小改变： 神经网络体系 有了神经元，接下来引入神经网络。...成本函数-交叉熵 在机器学习中，通常需要定义指标来表示一个模型的成效，这个指标称为成本（cost）或损失（loss）。 交叉熵（cross-entropy）作为一种常见成本函数。...交叉熵是用来衡量我们的预测用于描述真相的低效性。具体数学公式及原理，请自行科普吧。...而TensorFlow的妙用就是，它在后台我们提供的计算图中，添加隐藏计算神经元，实现反向传播算法及梯度下降算法。
分类损失函数 二元交叉熵损失/对数损失 二元交叉熵损失 (BCE) 是分类模型的性能度量，它输出概率值通常在0到1之间的预测，该预测值对应于数据样本属于某个类或类别的可能性。...在二元交叉熵损失的情况下，有两个不同的类别。但值得注意的是，交叉熵损失的一种变体分类交叉熵适用于多类分类场景。 要理解二元交叉熵损失（有时称为对数损失），讨论以下术语会很有帮助。...二元交叉熵损失（也称为对数损失）的数学方程为： 何时使用二元交叉熵损失/对数损失 上面的等式特别适用于机器学习算法在两个类别之间进行分类的场景。这是一个二元分类场景。...对于此类机器学习任务，机器学习模型的输出通常是一组概率，用于确定数据点作为特定标签的可能性。 交叉熵损失函数通常用于分类任务。...二元分类与多类分类 二元分类涉及将数据样本分类为两个不同的类别，而多类分类，顾名思义是涉及将数据样本分类为两个以上类别。对于仅涉及两个类别（二元分类）的机器学习分类问题，最好利用二元交叉熵损失函数。
“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。...如果我们相对于所有权重和所有偏差计算交叉熵的偏导数，我们获得了对于给定图像，权重和偏差的标签和现值计算的“梯度（gradient）”。...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。tf.reduce_sum总和一个向量的所有元素。...幸运的是，TensorFlow具有一个方便的功能，可以在数字稳定的方式下实现单步骤中的softmax和交叉熵。...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。 ? ? TensorFlow提供了一个用于神经元层输出的压差函数。
二、tensorflow手写数字识别步骤 1、 将要识别的图片转为灰度图，并且转化为28*28矩阵 2、 将28*28的矩阵转换成1维矩阵 3、 用一个1*10的向量代表标签，因为数字是0～9，如数字1...（注：每一个神经元都可以接收来自网络中其他神经元的一个或多个输入信号，神经元与神经元之间都对应着连接权值，所有的输入加权和决定该神经元是处于激活还是抑制状态。...交叉熵 通俗一点就是，方差大家都知道吧，用它可以衡量预测值和实际值的相差程度，交叉熵其实也是一样的作用，那为什么不用方差呢，因为看sigmoid函数的图像就会发现，它的两侧几乎就是平的，导致它的方差在大部分情况下很小...，这样在训练参数的时候收敛地就会很慢，交叉熵就是用来解决这个问题的，它的公式是 −∑y′log(y) ，其中，y是我们预测的概率分布,y’是实际的分布。...梯度下降 上面那步也说了，有个交叉熵，根据大伙对方差的理解，值越小，自然就越好，因此我们也要训练使得交叉熵最小的参数，这里梯度下降法就派上用场了，这个解释见上一篇系列文章吧，什么叫训练参数呢，可以想象一下
“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。...如果我们相对于所有权重和所有偏差计算交叉熵的偏导数，我们获得了对于给定图像，权重和偏差的标签和现值计算的“梯度（gradient）”。...幸运的是，TensorFlow将为我们做好准备。 梯度的数学属性是它指向“上”。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。...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。...幸运的是，TensorFlow具有一个方便的功能，可以在数字稳定的方式下实现单步骤中的softmax和交叉熵。
交叉熵是一个关于权重、偏置、训练图像的像素和其已知标签的函数。 这里用到了 one-hot 编码。...「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？...然后，我们需要一个额外的占位符用于训练标签，这些标签与训练图像一起被提供。 现在我们有了模型预测和正确的标签，所以我们计算交叉熵。tf.reduce_sum 是对向量的所有元素求和。...梯度：如果我们相对于所有的权重和所有的偏置计算交叉熵的偏导数，我们就得到一个对于给定图像、标签和当前权重和偏置的「梯度」。请记住，我们有 7850 个权重和偏置，所以计算梯度需要大量的工作。...但右边的图是什么情况？ ? 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。
这非常方便，因为这样的格式和我们神经网络预测输出的格式非常相似，同时它也作为一个 10 值的向量。 「训练」一个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置，以便最小化交叉熵损失函数。...它是这样工作的。 交叉熵是一个关于权重、偏置、训练图像的像素和其已知标签的函数。 如果我们相对于所有的权重和所有的偏置计算交叉熵的偏导数，我们就得到一个对于给定图像、标签和当前权重和偏置的「梯度」。...然后，我们需要一个额外的占位符用于训练标签，这些标签与训练图像一起被提供。 现在我们有模型预测和正确的标签，所以我们计算交叉熵。tf.reduce_sum 是对向量的所有元素求和。...很幸运，TensorFlow 有一个非常方便的函数可以在单步内计算 softmax 和交叉熵，它是以一种数值上较为稳定的方式实现的。...你可能已经注意到在数千次迭代之后，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。
tensorflow和pytorch很多都是相似的，这里以pytorch为例。 19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。...3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别....对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机.
tensorflow和pytorch很多都是相似的，这里以pytorch为例。 19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。...3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别....对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。 ?...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机.
在本文中，我们将解释标签平滑的原理，实现了一个使用这种技术的交叉熵损失函数，并评估了它的性能。 标签平滑 我们有一个多类分类问题。...这是与二元分类不同的任务因为在二分类中只有两个可能的类，但是在多标签分类中，一个数据点中可以有多个正确的类。因此，多标签分类问题的需要检测图像中存在的每个对象。 标签平滑将目标向量改变少量 ε。...因此，我们不是要求我们的模型为正确的类别预测 1，而是要求它为正确的类别预测 1-ε，并将所有其他类别预测为 ε。 带有标签平滑的交叉熵损失函数转化为下面的公式。...在这个公式中，ce(x) 表示 x 的标准交叉熵损失（例如 -log(p(x))），ε 是一个小的正数，i 是正确的类，N 是类的数量。...PyTorch 实现 在 PyTorch 中实现标签平滑交叉熵损失函数非常简单。在这个例子中，我们使用 fast.ai 课程的一部分代码。
链接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768 tensorflow和pytorch很多都是相似的，这里以pytorch为例...3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别....对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。 ?...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机.
交叉熵用来描述两个分布之间的差距，交叉熵越小，假设分布离真实分布越近，模型越好。...而对于预测的概率分布和真实的概率分布之间，使用交叉熵来计算他们之间的差距，换句不严谨的话来说，交叉熵损失函数的输入，是softmax或者sigmoid函数的输出。...交叉熵损失可以从理论公式推导出几个结论（优点），具体公式推导不在这里详细讲解，如下： 预测的值跟目标值越远时，参数调整就越快，收敛就越快； 不会陷入局部最优解 交叉熵损失函数的标准形式（也就是二分类交叉熵损失...的标签，正类为1，负类为0， ? 表示样本 ? 预测为正的概率。 多分类交叉熵损失如下： ? 其中， ? 表示类别的数量， ? 表示变量（0或1），如果该类别和样本 ?...联系上面的交叉熵，我们可以将公式简化为（KL散度 = 交叉熵 - 熵）： ? 监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别....对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。 ?...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机....10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') ? 其中 ?
作者：mingo_敏 编辑：深度学习自然语言处理小编zenRRan 链接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768 tensorflow...3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别....对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。 ?...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机.
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别....对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机. 注意目标的值 t[i] 的范围为0到1之间....torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失: 10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss
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