不使用pytorch,tensorflow等深度学习库自己定义交叉熵损失函数和MSE损失函数并调用它们进行网络训练
时间: 2023-12-30 22:03:10 浏览: 38
交叉熵损失函数和MSE损失函数是深度学习中常用的损失函数。在不使用深度学习库的情况下,我们可以自己定义这些损失函数并使用它们进行网络训练。
交叉熵损失函数:
交叉熵损失函数是用于分类问题的损失函数。假设有一个样本的真实标签为y,神经网络的输出为y_hat,则交叉熵损失函数可以定义为:
L = -y * log(y_hat) - (1-y)*log(1-y_hat)
其中,log表示自然对数。当y=1时,第一项为0,第二项为-log(y_hat),即当y_hat越接近1时,损失函数越小;当y=0时,第一项为-log(1-y_hat),第二项为0,即当y_hat越接近0时,损失函数越小。
代码实现:
```python
import numpy as np
def cross_entropy_loss(y, y_hat):
"""
计算交叉熵损失函数
:param y: 真实标签,0或1
:param y_hat: 神经网络的输出,取值在[0,1]之间
:return: 交叉熵损失函数值
"""
return -y * np.log(y_hat) - (1 - y) * np.log(1 - y_hat)
```
MSE损失函数:
MSE损失函数是用于回归问题的损失函数。假设有一个样本的真实标签为y,神经网络的输出为y_hat,则MSE损失函数可以定义为:
L = (y - y_hat)^2
即真实标签与神经网络输出之差的平方。
代码实现:
```python
def mse_loss(y, y_hat):
"""
计算均方误差损失函数
:param y: 真实标签
:param y_hat: 神经网络的输出
:return: 均方误差损失函数值
"""
return (y - y_hat) ** 2
```
我们可以使用这些损失函数来训练神经网络,具体的实现方法与使用深度学习库的方法类似,我们需要计算每个样本的损失函数值,并根据损失函数值来调整神经网络参数。