黑龙江科技大学学报

另一个缺点是更新的梯度始终相同,也就是说,即使很小的损失值,梯度也很大,这样不利于模型的收敛。

所以,学员甲的交叉熵188体育官网下载值是:\\\\loss_1=-(1\\times\\ln0.6+(1-1)\\times\\ln(1-0.6))=0.51\\\\对于学员乙,预测其学会的概率为0.7,而实际上该学员也通过了考试。

不过这个函数有凸函数,不连续等性质,在实际应用中很难实现,所以才有了几种替代的188体育官网下载,他们都是连续,凸函数。

优化策略旨在最小化成本函数。

(https://pic3.zhimg.com/50/v2-cea5dd8c6ee8f4ca116dd7c72d03a8e6_720w.jpg?source=1940ef5c)!()**以上就涵盖了大部分常用的分类任务损失,多半都是对数的形式,这是由信息熵的定义,参数似然估计的本质决定的。

需要注意,我们不能通过改变权值或偏置来修改它,换句话说,它不是神经网络所学习的东西。

而由于上面函数的值总是小于0,一般像神经网络等对于188体育官网下载会用最小化的方法进行优化,所以一般会在前面加一个负号,得到**交叉熵函数**(或**交叉熵188体育官网下载**):这个式子揭示了**交叉熵函数**与**极大似然估计**的联系,**最小化交叉熵函数**的本质就是**对数似然函数的最大化。

但是相等这个条件太过严格,因此可以放宽条件,即满足时认为相等,**2.**绝对值188体育官网下载****绝对值188体育官网下载是计算预测值与目标值的差的绝对值:**3\\.log对数188体育官网下载****log对数188体育官网下载**的标准形式如下:特点:(1)log对数188体育官网下载能非常好的表征概率分布,在很多场景尤其是多分类,如果需要知道结果属于每个类别的置信度,那它非常适合。

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偏置b分析时候可以省略影响不大,因为其和输入的xi没有关系。

188体育官网下载不考虑预测值和真实值的误差程度。

这里我们会想到KL散度也是度量两个分部之间的差异,那么KL散度和交叉熵损失有什么联系呢?实际上,交叉熵188体育官网下载是等价于KL散度的。

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我们知道Softmax函数将每个维度的输出范围都限定在0-1之间,同时所有维度的输出和为1,用于表示一个概率分布。

特点:(1)本质上也是一种**对数似然函数**,可用于二分类和多分类任务中。

在这里插入图片描述(https://img-blog.csdnimg.cn/6c924568ff5e4e56a251690180775e11.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6aaZ5Y2a5aOr,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)使用分位数损失(Y轴)与预测(X轴)的关系图。

或深度学习中的其它激活函数。

显然,g(s)将前一级的线性输出映射到0,1之间的数值概率上。

**19PoissonNLLLoss**目标值为泊松分布的负对数似然损失torch.nn.PoissonNLLLoss(log_input=True,full=False,eps=1e-08,reduction=\mean\)参数:>log_input(bool,optional)–如果设置为True,loss将会按照公式exp(input)-target*>input来计算,如果设置为False,loss将会按照input-target*log(input+eps)计算.>>full(bool,optional)–是否计算全部的loss,i.e.加上Stirling近似项target*>log(target)-target+0.5*log(2*pi*target).>>eps(float,optional)–默认值:1e-8参考资料:pytorchlossfunction总结http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html我就知道你在看

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