Python机器学习pytorch交叉熵损失函数的深刻理解
这篇文章主要为大家介绍了Python机器学习中对交叉熵损失函数的深刻理解,文中作出了详细易懂的讲解,有需要的朋友可以借鉴参考下希望能够有所帮助
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(Σixi*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活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等(1)激活函数re...
解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题
这篇文章主要介绍了解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
5 TensorFlow实战Google深度学习框架一书中的错误两处(交叉熵定义有误)
第一处:书中62页定义的交叉熵函数定义有误,虽然这个所谓交叉熵的数值能够减少,但是是不能提升预测性能的,因为定义就错了。我已经将预测过程可视化,直接将交叉熵改为我的,或者用原书的,就可以看到预测结果的变化。第二处:150页,lenet第三层卷积层的连接数目是(10*10*16*(5*5*6+1))=...
深度学习基础系列(五)| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现
在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数。假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即a-y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程。常见的损失函...
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)logq(x)当事件总数是一定的时候,概率函数满足: 任意x p(X=x) ∈[0,1]且Σp(X=x)=1也就是说所有时间发生的概率...