交叉熵损失函数的matlab代码
时间: 2024-03-27 18:34:17 浏览: 328
tensorflow中常用交叉熵损失函数(cross_entropy)的比较总结与代码示例
交叉熵损失函数是一种常用的损失函数,用于衡量两个概率分布之间的差异。在Matlab中,可以使用以下代码实现交叉熵损失函数的计算:
```matlab
function loss = cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
% y_true: 真实标签,大小为 [batch_size, num_classes]
% y_pred: 预测结果,大小为 [batch_size, num_classes]
epsilon = 1e-10; % 避免log(0)的情况
% 计算交叉熵损失
loss = -sum(sum(y_true .* log(y_pred + epsilon))) / size(y_true, 1);
end
```
请注意,上述代码假设输入的`y_true`和`y_pred`都是独热编码形式的标签和预测结果。如果标签和预测结果不是独热编码形式,需要进行相应的处理。
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