作者：陈迪豪来源：CSDNhttp://dataunion.org/26447.html交叉熵介绍交叉熵（CrossEntropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小

前情回顾：TensorFlow学习笔记（一）基础入门TensorFlow学习笔记（二）ReLU、Softmax、CrossEntropy【深度学习HelloWorld系列（一）】用TFLearn实现MNIST

为什么神经网络要用crossentropy？因为用MSE时，和softmax结合输出时会出现非凸问题为什么回归问题用MSE？

交叉熵交叉熵（CrossEntropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平方差（MeanSquaredError），定义如下

你对softmax，softmaxloss，crossentropy了解吗？相信很多人不一定清楚。虽然网上的资料很多，但是质量

1549635019666/work/aten/src/THNN/generic/ClassNLLCriterion.c:21loss=criterion(prediction,target)2原因:CrossEntropy

损失函数有多种，此次介绍分类问题最常用的交叉熵（crossentropy)损失,并从信息论和贝叶斯两种视角阐释交叉熵损失的内涵。##公式请查看：https:/

3.2交叉熵损失函数交叉熵（CrossEntropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。

logisticregression时，《统计机器学习》一书说它的负对数似然函数是凸函数，而logisticregression的负对数似然函数（negativeloglikelihood）和交叉熵函数（crossentropy

这是典型的多分类问题，所以输出层用的激活函数是softmax，损失函数用的是crossentropy（交叉熵）。不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数，不能保证全局最优解（只有

该参数可指定为已预定义的优化器名，如rmsprop、adagrad，或一个Optimizer类的对象，详情见optimizers损失函数loss该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy

目录熵和信息增益一、熵（Entropy）二、条件熵（ConditionalEntropy）三、联合熵（JointEntropy）四、相对熵（RelativeEntropy）4.1相对熵的性质五、交叉熵（CrossEntropy

深度学习基础：性能评估指标超参数介绍损失函数前言本文主要总结一下常见目标检测的损失函数以及一些基础的函数，主要损失函数为mask-rcnn涉及到的损失函数包括：MSE均方误差损失函数、CrossEntropy

二、理解统一的机器学习框架(MLA)：1.模型(Model)2.策略(Loss)3.算法(Algorithm)按照如上所说框架，LR最核心的就是损失函数使用了Sigmoid和CrossEntropy。

二、理解统一的机器学习框架(MLA)：1.模型(Model)2.策略(Loss)3.算法(Algorithm)按照如上所说框架，LR最核心的就是损失函数使用了Sigmoid和CrossEntropy。

CrossEntropy是分类问题中常见的一种损失函数，我们在之前的文章提到过二值交叉熵的证明和交叉熵的作用，下面解释一下交叉熵损失的求导。

介绍介绍损失函数loss*二分类问题:最后一层激活函数是sogmoid,损失函数是binart_crossentropy*多分类问题：最后一层激活函数是softmax,损失函数是categorical_crossentropy

冒泡~那天伙伴说，看我的是动力，就突然发现很久没有更了。最近实验是遇到了瓶颈，死活卡在了最后的Merge上...值得做的事情都不容易鸭。今天就再记录一下。损失函数在之前写期望风险的时候其实已经提过这个概念了，再补充一下损失函数定义：损失函数就一个具体的样本而言，模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本（xi,yi）其中yi为真实值，而f（xi）为我们的预测值。使用损失函数L（f(xi),yi）

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasprint(tf.__version__)#2.0.0-beta0defcross_entropy(x,y):returntf.reduce_sum(-y*tf.math.log(x),axis=-1)defsoftmax_cross_entropy_with_logits(x,y):returntf.red

方法一，使用优化器的decay参数model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer=Adam(lr=0.001,decay=1e

中包含对数据结构的假设，即搜索良好模型所在的假设空间1.密集连接网络对于二分类问题（binaryclassification），层堆叠的最后一层是使用sigmoid激活且只有一个单元的Dense层，并使用binary_crossentropy

1.Crossentropy交叉熵损失函数用于二分类损失函数的计算,其公式为：其中y为真值,y'为估计值.当真值y为1时,函数图形:可见此时y'越接近1损失函数的值越小,越接近0损失函数的值越大.当真值

文章目录前言前情回顾（二分类BinaryClassification）approximate的Loss函数squarelossSigmoid+SquareLossSigmoid+crossentropy

图像分割常用的损失函数转自：https://blog.csdn.net/Biyoner/article/details/84728417本文主要介绍医学图像中常用的损失函数，包括crossentropy

CrossEntropy以二分类为例，

informationentropy)2、条件熵(Conditionalentropy)3、相对熵(Relativeentropy)，也称KL散度(Kullback–Leiblerdivergence)4、交叉熵(Crossentropy

简单说就是：向量，矩阵，函数的相似度（ps概率分布的相识度用H(a,b)H(a,b)H(a,b)crossentropy交叉熵来表示）-向量范数1-范数：∣∣x∣∣1=∑i=1N∣xi∣||x||_1=

简单说就是：向量，矩阵，函数的相似度（ps概率分布的相识度用H(a,b)H(a,b)H(a,b)crossentropy交叉熵来表示）-向量范数1-范数：∣∣x∣∣1=∑i=1N∣xi∣||x||_1=

主要内容：0-1,Hinge,Logistic,CrossEntropy,Square,Absolute,Huber简述：损失函数刻画了模型与训练样本的匹配程度。

Ref:https://github.com/keras-team/keras/issues/2115Keras提供的损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy

LogisticRegression，逻辑回归）Softmax回归退化到二分类情况下的特殊形式，基于梯度下降优化算法，需将特征归一化sigmoid激活函数：证明σ’(z)=σ(z)(1-σ(z))损失函数：CrossEntropy

逻辑回归和线性回归的比较先给出结论的表格LogisticsRegressionLinearRegressionOutput:0~1Output:任何值：1代表Class1，0代表Class2是真实的数值同左边其中CrossEntropy

Focal原理简述Focalloss是一个针对单阶段物体检测任务中正负样本不均衡而提出来的损失函数，论文地址来自arxiv数学定义先放focalloss（FL）和crossentropy（CE）两个函数的数学定义

Focal原理简述Focalloss是一个针对单阶段物体检测任务中正负样本不均衡而提出来的损失函数，论文地址来自arxiv数学定义先放focalloss（FL）和crossentropy（CE）两个函数的数学定义

在多分类进行评估准确度的时候出现了二分类的准确度高于多分类的情况(进行的是多分类）即采用的是softmax+categorical_crossentropy但是softmax+binary_crossentropy

另外在附录5中解释了为什么在深度学习中，训练模型时使用的是CrossEntropy而非K-

softmax函数的求导过程，https://deepnotes.io/softmax-crossentropy。

下面是对与crossentropy有关的函数做的总

众所周知，softmax+crossentropy是在线性模型、神经网络等模型中解决分类问题的通用方案，但是为什么选择这种方案呢？它相对于其他方案有什么优势？

当我们初学深度学习时，对于激活函数和损失函数的选择并不了解，这里提出一些建议,需要注意的是，这里给的是最后一层的激活函数问题类型最后一层激活函数损失函数二分类问题sigmoidbinary_crossentropy

importtorchimporttorch.nn.functionalasF'''实现crossentropy损失函数计算的三种方式'''input=torch.randn(3,5,requires_grad

交叉熵损失函数（crossentropy）分类问题中使用比较广的一种损失函数。刻画两个概率分布之间的距离。

归一化方式交叉熵crossentropy损失函数？0-1分类的交叉熵损失函数的形式0-1分类为什么用交叉熵而不是平方损失？什么情况不用交叉熵？神经网络里面的损失函数有哪些什么情况下一定会发生过拟合？

:函数集合学习目标：函数好的标准（所有样本的loss尽可能小）学习：选择最好的函数3.1网络结构3.2学习目标Loss:计算网络输出与目标间的Loss有以下两种方式:Squareerror：残差平方和Crossentropy

要了解两者的区别，当然要先知道什么是softmax,sigmoid,和crossentropy(交叉熵)了：1、softmax:图片来源：李宏毅机器学习课程sotfmax其实很简单，就是输入通过一个函数映射到

19年李宏毅P91.FunctionSet：方程集合由上面那个贝叶斯化简出来从总体sample出FunctionSet2.Step2:GoodnessofaFunction找出w,b让L最大推导1推导2crossentropy

model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4),loss=’binary_crossentropy’,metrics=[‘accuracy’])optimizer：优化器，如

fromkeras.modelsimportSequential,load_modelimportnumpymodel=load_model('xxx.h5')model.compile(loss='binary_crossentropy

crossentropy也是通过极大似然推出来的？lossfunction极大似然最大后验？？？最大后验后面会加正则项而已多个二分类和用softmax？？？？多分类的crossentropy？？？？

crossentropy也是通过极大似然推出来的？lossfunction极大似然最大后验？？？最大后验后面会加正则项而已多个二分类和用softmax？？？？多分类的crossentropy？？？？