二分类交叉熵,交叉熵算法

二分类交叉熵,交叉熵算法

二分类问题的交叉熵损失函数；在二分类问题中，损失函数为交叉熵损失函数。对于样本(x,y)来讲，x为样本y为对应的标签。在二分类问题中，其取值的集合可能为{0,1}AI重温：二分类和多分类的交叉熵区别二分类，一般激活函数使用sigmoid Sigmoid计算公式：此时交叉熵计算公式：or 代码如下：corss = np.mean(-np.sum(y * np.lo

由于二分类交叉熵很容易理解，在此就不做举例了。多分类交叉熵多分类交叉熵就是对二分类交叉熵的扩展，在计算公式中和二分类稍微有些许区别，但是还是比较容易理解，具体公式如下所示：  在Python的sklearn模块中，提供了一个函数log_loss()来计算多分类问题的交叉熵。再根据我们在博客Sklearn中二分类问题的交叉熵计算对log_loss()函数的源代

多标签分类+ 二分类交叉熵损失函数多标签问题与二分类问题关系在上文已经讨论过了，方法是计算一个样本各个标签的损失(输出层采用sigmoid函数),然后取平均值。以softmax分类器为例，利用交叉熵损失函数，对softmax求得概率取-ln,最后相加即可得到最后的总损失：对于单个样本来说，其交叉熵损失值为：二分类情况下： loss=−[y⋅log(p)+(1−y)⋅l

∪▂∪ 二分类的时候，即类别互斥的时候，交叉熵损失为-y\cdot\log (softmax(\hat{y}))多标签分类的时候，我们常见的二分类交叉熵形式如下：而多分类的交叉熵为：绝大多数教程，都是先以二分类作为特例，讲解交叉熵，然后再推到多分类交叉熵。但是，怎么看都觉得两种形式

在这种情况下，我们通常使用多分类交叉熵(categorical cross-entropy)损失函数。多分类交叉熵损失函数与二分类交叉熵损失函数类似，但是它需要对每个类别分别计算损失，然后再对于二分类，比如我们的例子，典型的损失函数就是二值交叉熵(对数损失)。损失函数：二元交叉熵/对数损失如果你仔细看看这个损失函数，你会发现：y是标签(1是绿色