经典的损失函数：

①交叉熵（分类问题）：判断一个输出向量和期望向量有多接近。交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，他是分类问题中使用比较广泛的一种损失函数。概率分布刻画了不同事件发生的概率。

熵的定义：解决了对信息的量化度量问题，香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度，第一次用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系。

 从统计方面看交叉熵损失函数的含义：

Softmax：原始神经网路的输出被作用在置信度来生成新的输出，新的输出满足概率分布的所有要求。这样就把神经网络的输出变成了一个概率分布，从而可以通过交叉熵来计算预测的概率分布和真实答案的概率分布之间的距离。

②回归问题解决的是对具体数值的预测。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意的实数。解决回归问题的神经网络一般只有一个输出结点，这个结点的输出值就是预测值。对于回归问题，最常用的损失函数就是均方误差（MSE，mean squared error）:

经典的损失函数：交叉熵和MSE的更多相关文章

  1. 机器学习之路：tensorflow 深度学习中 分类问题的损失函数 交叉熵

    经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q( ...

  2. TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵

    TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激 ...

  3. [ch03-02] 交叉熵损失函数

    系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 3.2 交叉熵损失函数 交叉熵(Cross Entrop ...

  4. 【深度学习】softmax回归——原理、one-hot编码、结构和运算、交叉熵损失

    1. softmax回归是分类问题 回归(Regression)是用于预测某个值为"多少"的问题,如房屋的价格.患者住院的天数等. 分类(Classification)不是问&qu ...

  5. 第五节，损失函数：MSE和交叉熵

    损失函数用于描述模型预测值与真实值的差距大小,一般有两种比较常见的算法——均值平方差(MSE)和交叉熵. 1.均值平方差(MSE):指参数估计值与参数真实值之差平方的期望值. 在神经网络计算时,预测值 ...

  6. 经典损失函数：交叉熵（附tensorflow）

    每次都是看了就忘,看了就忘,从今天开始,细节开始,推一遍交叉熵. 我的第一篇CSDN,献给你们(有错欢迎指出啊). 一.什么是交叉熵 交叉熵是一个信息论中的概念,它原来是用来估算平均编码长度的.给定两 ...

  7. 深度学习原理与框架-神经网络结构与原理 1.得分函数 2.SVM损失函数 3.正则化惩罚项 4.softmax交叉熵损失函数 5. 最优化问题(前向传播) 6.batch_size(批量更新权重参数) 7.反向传播

    神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, ...

  8. 【联系】二项分布的对数似然函数与交叉熵（cross entropy）损失函数

    1. 二项分布 二项分布也叫 0-1 分布,如随机变量 x 服从二项分布,关于参数 μ(0≤μ≤1),其值取 1 和取 0 的概率如下: {p(x=1|μ)=μp(x=0|μ)=1−μ 则在 x 上的 ...

  9. 【机器学习基础】交叉熵（cross entropy）损失函数是凸函数吗？

    之所以会有这个问题,是因为在学习 logistic regression 时,<统计机器学习>一书说它的负对数似然函数是凸函数,而 logistic regression 的负对数似然函数 ...

随机推荐

  1. sentinel基础概念及使用

    点赞再看,养成习惯,微信搜索「小大白日志」关注这个搬砖人. 文章不定期同步公众号,还有各种一线大厂面试原题.我的学习系列笔记. 什么是sentinel sentinel是Spring Cloud Al ...

  2. 干货 | 亿级Web系统负载均衡几种实现方式

    一个执着于技术的公众号 负载均衡(Load Balance)是集群技术(Cluster)的一种应用技术.负载均衡可以将工作任务分摊到多个处理单元,从而提高并发处理能力.目前最常见的负载均衡应用是Web ...

  3. 专门为小白准备的入门级mybatis-plus-generator代码自动生成器，提高开发效率。值得收藏

    引入依赖 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-g ...

  4. SpringBoot项目使用jasypt加解密

    Jasypt 是一个 Java 库,它允许开发者以最小的努力为他 / 她的项目添加基本的加密功能,而且不需要对密码学的工作原理有深刻的了解. 一.添加依赖 <dependency> < ...

  5. 443. String Compression - LeetCode

    Question 443. String Compression Solution 题目大意:把一个有序数组压缩, 思路:遍历数组 Java实现: public int compress(char[] ...

  6. 442. Find All Duplicates in an Array - LeetCode

    Question 442. Find All Duplicates in an Array Solution 题目大意:在数据中找重复两次的数 思路:数组排序,前一个与后一个相同的即为要找的数 Jav ...

  7. MySQL闪回工具之binlog2sql

    一.binlog2sql 1.1 安装binlog2sql git clone https://github.com/danfengcao/binlog2sql.git && cd b ...

  8. Cocos---大作业：简单H5小游戏

    Cocos大作业:传统美食分分类 知识点清单: 场景切换,监听时间,碰撞组件及回调,拖动角色移动,分数记录,随机数和定时器,背景音乐控制,资源池控制,预制体,进度条... 源码+q:143144832 ...

  9. Hbase——API操作

    1.判断表是否存在 public static boolean isTableExit(String tableName) throws IOException { // //获取配置文件信息 // ...

  10. 命令行传参——JavaSE基础

    命令行传参 可以在运行一个程序时再传递给它消息,可以依靠命令行传参给mian()函数实现 public class CommandLine(){ public static void main(Str ...