网站首页 二值交叉熵损失函数 第3页

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  理解熵、交叉熵和交叉熵损失

  交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。当我开始使用这个损失函数时，我很难理解它背后的直觉。在google了不同材料后，我能够得到一个令人满意的理解，我想在这篇文章中分享它。为了全面理解，我...

  2024-09-02 btikc 技术文章 8 ℃ 0 评论
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  一文了解机器学习中的交叉熵

  熵在介绍交叉熵之前首先介绍熵（entropy）的概念。熵是信息论中最基本、最核心的一个概念，它衡量了一个概率分布的随机程度，或者说包含的信息量的大小。首先来看离散型随机变量。考虑随机变量取某一个特定值时包含的信息量的大小。假设随机变量取值为...

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  简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导

  来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的步骤就是求导，从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程，还可以对梯...

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  交叉熵损失(Cross-entropy)和平方损失(MSE)究竟有何区别?

  作者丨苏学算法...

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