逻辑回归损失函数是交叉熵吗,损失函数有哪些

逻辑回归损失函数是交叉熵吗,损失函数有哪些

逻辑回归的损失函数是交叉熵损失1 Logistic Regression(逻辑回归) 逻辑回归是机器学习中的一个一常常见的模型，逻辑回归模型其实仅在线性回归的基础上，套一了一个逻辑函数。可以看到，交叉熵函数的曲面是非常陡峭的，在模型效果差的时候学习速度比较快，是非常有利于梯度下降的迭代的，所以逻辑回归里面使用交叉熵作为损失函数而不是使用均方误差作为损失函数，

ˋ＾ˊ 做语义分割任务的时候要用到交叉熵损失，然后就去网上搜相关的教程，但感觉越看越迷糊，好不容易想的有点清楚了，先记下来再说。1、逻辑回归其实就是多元线性回交叉熵损失函数也称对数损失函数，两者的损失是等价的，但思路和推导过程不同。1.1 极大似然估计极大

∪▽∪ 在逻辑回归中，损失函数的推导是一个重要的知识点，本文给出逻辑回归损失函数的详细过程，包括常用形式和交叉熵形式01. 逻辑回归损失函数推导过程本节从最大20、认识逻辑回归及其交叉熵损失函数，是爱奇艺教育类高清视频，于2018-09-30上映。内容简介：20、认识逻辑回归及其交叉熵损失函数作者：东方耀。

序前面介绍了二分类与多分类情况下交叉熵损失的不同以及原因，但是在二分类中，逻辑回归的交叉熵损失函数同样具有两种形式，其原因是由类别取值所导致的。类别因为交叉熵越大，KL散度越大，也可以用交叉熵来衡量两个概率分布之间的距离，所以逻辑回归使用交叉熵作为逻辑回归的损失函数。总结以上便是个人对这个问题的理

百度试题结果1 题目逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。A. 正确B. 错误相关知识点：试题来源：解析A 反馈收藏而在逻辑回归中，最常用的代价函数是交叉熵(Cross Entropy),交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的差异。交叉熵越大，两个分部之间的差异越大，对实验结果感到意外，反之，交叉熵越小，两