JavaShuo
欄目
標籤
二分類問題損失函數交叉熵的推導
時間 2021-01-02
欄目
應用數學
简体版
原文
原文鏈接
首先看交叉熵的公式: 重點在於二分類問題x取值只有兩個:0 和1,因此只要把x=1和x=0的值代入公式即可: 這一步我當時沒搞清楚,很多講推導的人就直接寫下來,完全沒搞明白∑符號怎麼就沒了,其實是把x=1和x=0帶入公式就是每個樣本的所有可能取值的和。 由於p就是真實標籤y,q是神經網絡模型預測的概率值:進一步就可以得到: 由於標籤y=0或者y=1,因此上面加號兩邊只有一項留下來 對所有樣本求每個
>>阅读原文<<
相關文章
1.
交叉熵損失函數
2.
損失函數---交叉熵
3.
交叉熵--損失函數
4.
softmax交叉熵損失函數求導
5.
爲何分類問題使用交叉熵損失函數?
6.
softmax-交叉熵損失函數的求導計算推導
7.
交叉熵(cross-entropy)損失函數求導過程推導
8.
多分類交叉熵損失函數的梯度計算過程推導
9.
交叉熵損失函數的優點
10.
【DL-CV】損失函數,SVM損失與交叉熵損失
更多相關文章...
•
IP地址的格式和分類
-
TCP/IP教程
•
Hibernate的二級緩存
-
Hibernate教程
•
Kotlin學習(二)基本類型
•
算法總結-二分查找法
相關標籤/搜索
損失
類型推導
交叉
數學推導
二次函數
推導
分叉
類推
auto的類型推導
應用數學
NoSQL教程
Redis教程
MySQL教程
數據傳輸
數據庫
數據業務
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
js中 charCodeAt
2.
Android中通過ViewHelper.setTranslationY實現View移動控制(NineOldAndroids開源項目)
3.
【Android】日常記錄:BottomNavigationView自定義樣式,修改點擊後圖片
4.
maya 文件檢查 ui和數據分離 (一)
5.
eclipse 修改項目的jdk版本
6.
Android InputMethod設置
7.
Simulink中Bus Selector出現很多? ? ?
8.
【Openfire筆記】啓動Mac版Openfire時提示「系統偏好設置錯誤」
9.
AutoPLP在偏好標籤中的生產與應用
10.
數據庫關閉的四種方式
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
交叉熵損失函數
2.
損失函數---交叉熵
3.
交叉熵--損失函數
4.
softmax交叉熵損失函數求導
5.
爲何分類問題使用交叉熵損失函數?
6.
softmax-交叉熵損失函數的求導計算推導
7.
交叉熵(cross-entropy)損失函數求導過程推導
8.
多分類交叉熵損失函數的梯度計算過程推導
9.
交叉熵損失函數的優點
10.
【DL-CV】損失函數,SVM損失與交叉熵損失
>>更多相關文章<<