binary cross-entropy
时间: 2023-04-12 07:03:21 浏览: 118
二元交叉熵(binary cross-entropy)是一种用于衡量二分类模型预测结果的损失函数。它通过比较模型预测的概率分布与实际标签的概率分布来计算损失值,可以用于训练神经网络等机器学习模型。在深度学习中,二元交叉熵通常与sigmoid激活函数一起使用。
相关问题
在matlab中如何建立a custom binary cross-entropy loss output layer
可以使用MATLAB中的自定义神经网络层接口(SeriesNetwork和DAGNetwork),利用Matlab的动态语言特性和TensorFlow®、Keras、CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)工具箱进行开发,来实现自定义二元交叉熵损失输出层。如果您需要更具体的代码实现方案,可以参考MATLAB官方文档或者进行更多深度学习自定义层的学习和探索。
binary_crossentropy
binary_crossentropy是一种常用的损失函数,也称为log loss。它通常用于二分类问题中,用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异。该损失函数的值越小,表示模型的预测结果越接近真实结果。在深度学习中,我们通常使用梯度下降等优化算法来最小化该损失函数,从而得到更好的模型。
该损失函数的计算公式如下:
$$
-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i\log(p_i)+(1-y_i)\log(1-p_i))
$$
其中,$N$表示样本数量,$y_i$表示第$i$个样本的真实标签(0或1),$p_i$表示模型预测该样本为正例的概率。该损失函数的值越小,表示模型的预测结果越接近真实结果。
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