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Softmax和Cross-entropy是什么关系？
Softmax 和 Cross-Entropy 的关系 先说结论， softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系，只是把两个放在一起实现的话，算起来更快，也更数值稳定。 cross-entropy 不是机器学习独有的概念，本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。简单理解（只是简单理解！） 所以 cross-entropy 其实是更“灵活”一些。
1.6K10发布于 2020-09-14 - 来自专栏全栈程序员必看
softmax、softmax损失函数、cross-entropy损失函数
卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？ cross-entropy 不是机器学习独有的概念，本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。 上式中，p代表正确答案，q代表的是预测值。交叉熵值越小，两个概率分布越接近。 是指真实样本的标签值，Pc 是指 实际的输出 经过 softmax 计算 后得到的概率值，该式子能够衡量真实分布和实际输出的分布之间的距离， 由于 softmax 可以将一组变量转换为概率分布，而 cross-entropy 又能够衡量两个概率分布之间的距离，因此，softmax 和 cross-entropy 经常结合在一起使用 总的来说，交叉熵损失函数刻画了两个概率分布之间的距离，通常用在神经网络的多分类任务中，可以表示 交叉熵（Cross-Entropy） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153148.html原文链接：https://javaforall.cn
8.1K10编辑于 2022-09-13 - 来自专栏PyVision
可视化理解 Binary Cross-Entropy
作者：Daniel Godoy 编译：McGL 介绍 如果你正在训练一个二分类器，很有可能你正在使用的损失函数是二值交叉熵/对数(binary cross-entropy / log)。 对于像我们的示例这样的二分类，典型的损失函数是binary cross-entropy / log。 损失函数：二值交叉熵/对数(Binary Cross-Entropy / Log )损失 如果您查看此损失函数，就会发现： ? :-) 交叉熵(Cross-Entropy) 假设我们的点遵循这个其它分布p(y) 。但是，我们知道它们实际上来自真（未知）分布q(y) ，对吧？
2.8K62发布于 2020-10-30 - 来自专栏机器学习、深度学习
多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导
相关 配套代码, 请参考文章 : Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播 有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : softmax 函数详解及反向传播中的梯度求导 有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数 系列文章索引 : https://blog.csdn.net /oBrightLamp/article/details/85067981 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑. softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1. 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (
2.6K40发布于 2019-06-15 - 来自专栏机器学习、深度学习
机器学习--多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导
https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现 softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ?
3.7K20发布于 2019-07-01 - 来自专栏集智书童
PolyLoss | 统一CE Loss与Focal Loss，PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！！！
Cross-entropy loss和Focal loss是在训练深度神经网络进行分类问题时最常见的选择。 作者认为可以将常用的分类损失函数，如Cross-entropy loss和Focal loss，分解为一系列加权多项式基。 3.1 Cross-entropy loss as PolyLoss 使用梯度下降法来优化交叉熵损失需要对Pt进行梯度。 Cross-entropy loss。 表3显示了 的性能优于Cross-entropy loss的。
2K30编辑于 2022-05-26 - 来自专栏SimpleAI
小样本学习与Triplet Loss，数据增强和课程学习
我们回顾上面贴第二个实验结果表，它揭示了Triplet loss在few-shot任务中相比于使用cross-entropy loss的优势。 t=511.5）中的示意图来帮助理解： 在训练样本很少的情况下，这种基于相似度的方法可以更加细致地刻画不同类别之间的区别，所以可以取得比cross-entropy更好的效果。 triplet loss VS. cross-entropy loss 这里我们不禁要问，那triplet loss和cross-entropy loss各自的适用场景是什么呢？ triplet loss，一般用于相似度、检索和小样本分类任务上，而一般的分类任务，则更常使用cross-entropy。 ，还涉及到正负样本的采样问题，所以triplet loss计算存在不稳定、收敛慢的问题，而cross-entropy则是计算时会考虑所有类别，所以在普通分类问题上效果会更好。
1.3K10编辑于 2022-03-28 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
Tree - Decision Tree with sklearn source code
Cross-entropy is usually used as a splitting criterion. conditional cross-entropy after the split. Therefore in sklearn Tree model, only Gini and cross-entropy are used. Gini and Cross-entropy have no significant different. But cross-entropy can be slower due to the log computation.
1K10发布于 2019-09-10 - 来自专栏CVer
斯坦福大学提出：影响 MRI中语义分割的因素思考（含网络架构，训练损失函数和训练数据特征）
损失函数 论文在类别不平衡的情况下选择了常用于分割的四种损失函数用于比较： general cross-entropy losses soft Dice loss weighted cross-entropy A summary of performances of networks trained on (A) binary cross-entropy (BCE), (B) soft Dice, (C) weighted cross-entropy (WCE), and (D) focal losses 数据增广对比和FOV Generalizability对比 详见原论文 注：论文实验对比很全面，实验结果和相关调参、
83130发布于 2019-12-31 - 来自专栏全栈程序员必看
softmax损失函数理解「建议收藏」
softmax loss实际上是由softmax和cross-entropy loss组合而成，两者放一起数值计算更加稳定。这里我们将其数学推导一起回顾一遍。 令z是softmax层的输入，f(z)是softmax的输出，则 单个像素i的softmax loss等于cross-entropy error如下: 展开上式： softmaxLoss 发布者：
2.4K10编辑于 2022-09-13 - 来自专栏全栈程序员必看
【损失函数系列】softmax loss损失函数详解
2.softmax loss： 它是损失函数的一种，是softmax和cross-entropy loss组合而成的损失函数。 cross-entropy loss 交叉熵损失函数在我的博客详细写了下：https://blog.csdn.net/gbz3300255/article/details/106810047。
2.5K10编辑于 2022-09-13 - 来自专栏对白的算法屋
深度学习Loss合集：一文详解Contrastive Loss/Ranking Loss/Triplet Loss等区别与联系
Ranking Loss函数:度量学习 像Cross-Entropy Loss或Mean Squear Error Loss这些Loss 函数，它们的目的是为了直接预测一个标签或一个值，而 Ranking //arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf） 这个github（https://github.com/adambielski/siamese-triplet） 中包含了有趣的可视化 Cross-Entropy 做这件事的第一种方法，是训练一个 CNN，根据 Cross-Entropy Loss 来直接预测图片的 embedding，效果不错，但我们发现使用 Triplet Ranking Loss 可以得到更好的结果 基本上，我们利用社交网络上的数据训练出来的文本图片检索自监督模型中，Triplet Ranking Loss 的结果要比 Cross-Entropy Loss 好很多。 results 使用 Triplet Ranking Loss 而不是 Cross-Entropy Loss 或 Mean Square Error Loss 来预测文本的 embeddings 的另一个好处
3.1K10编辑于 2022-04-01 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
Binary classification - 聊聊评价指标的那些事儿【回忆篇】
详见【实战篇】 cross-entropy loss cross-entropy放在这里会有点奇怪，因为本质上它是和这里其他所有指标都不同的存在。 但是cross-entropy是直接对预测概率是否拟合真实概率进行评价。 p_i) \] kaggle链接 https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge/overview/evaluation cross-entropy 如果分类目标其实是获得对真实概率的估计的话，使用cross-entropy应该是你的选择。
1.1K20发布于 2019-09-08 - 来自专栏给永远比拿愉快
交叉熵
上一篇译文《香农熵》中介绍了熵的由来及其计算公式的产生，这篇译文介绍另外一个与香农熵相关的概念：交叉熵（Cross-Entropy） 注：可能文中对一些专有名词的翻译不够精确，所以有的名词后面注解了其对应的原始英文单词 原文：A Friendly Introduction to Cross-Entropy Loss 简介（Introduction） 当我们要建立一个基于概率论的分类模型时，我们会将模型的输入映射到一组概率预测值 这篇博文介绍了一种可行的方案— 交叉熵（Cross-Entropy），并且说明了为什么交叉熵比较适合分类任务。 其表示使用最优的编码进行描述的最少的比特数，用公式表示为： H(y) = \sum\limits_{i}y_i\log{\frac{1}{y_i}} = -\sum\limits_{i}y_i\log{y_i} 交叉熵（Cross-Entropy 相对的，交叉熵（Cross-Entropy）表示的是如果我们使用了错误的工具 \hat{y} ，编码该符号所需要的平均比特数。
55410编辑于 2023-12-01 - 来自专栏SimpleAI
样本混进了噪声怎么办？通过Loss分布把它们揪出来！
这个loss实际上就是对cross-entropy loss的一个修正，把真实标签改了改，分了一部分到预测出来的那个维度上。 这样做的效果是什么？ 那么，对一个噪音点，其相比于正常点，计算出来的loss一般都会更大一些（label跟实际的相差较远），因此模型会花大力气去拟合这些噪音点，因此传统的cross-entropy loss是鼓励模型学习到错误信息的 三、本文提出的方法： 本文提出的方法思路也十分清晰： 第一步：通过cross-entropy得到的loss分布来判断样本是noisy还是clean的概率 第二步：使用这个概率来动态地调整loss function 图中展示的是训练了10轮之后的各个样本的cross-entropy loss，可以看出clean和noisy（注意这里是作者为了展示二者的不同而特意标的，实际训练时我们不知道谁是clean谁是noisy
2.3K10发布于 2021-01-12 - 来自专栏梦里茶室
TensorFlow 深度学习笔记 Logistic Classification
我们与理想情况之间的距离（compare two vectors） 分类器输出：[0.7 0.2 0.1] <=> 与label对应的真实情况：[1 0 0] Compare two vectors: cross-entropy 最小化cross-entropy ? D的平均值即是Training loss，求和和矩阵相乘是个大数据的活。 ?
593100发布于 2017-12-29 - 来自专栏全栈程序员必看
mix的中文是什么_mix是最小的意思吗
另一种视角是不混合label，而是用加权的输入在两个label上分别计算cross-entropy loss，最后把两个loss加权作为最终的loss。 由于cross-entropy loss的性质，这种做法和把label线性加权是等价的，大家可以自行思考一下。
94310编辑于 2022-11-09 - 来自专栏杨丝儿的小站
MOB LEC5 Feed Forward Neural Network
Contents Activation function example Task example For classification we have: Softmax output layer Cross-entropy
25010编辑于 2022-11-10 - 来自专栏机器学习、深度学习
CNN边缘检测--Richer Convolutional Features for Edge Detection
每个 eltwise layer 后面加一个deconv layer 用于放大特征图尺寸的（up-sampling layer） 4）在每个 up-sampling layer 后面使用一个 cross-entropy / sigmoid layer 5）所有的 up-sampling layers 输出进行concatenated，随后使用一个 1×1 conv layer 进行特征图融合，最后使用 一个 cross-entropy
2.5K10发布于 2019-05-26 - 来自专栏杨熹的专栏
TensorFlow－1: 如何识别数字
主要步骤： 获得数据：from Yann LeCun's website 建立模型：softmax 定义 tensor，variable：X，W，b 定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradient 定义损失函数，优化器： 用 cross-entropy 作为损失来衡量模型的误差： ? 其中，y 是预测， y′ 是实际 . Define loss and optimizer y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # The raw formulation of cross-entropy
94970发布于 2018-04-03
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