categorical_crossentropy数学公式
时间: 2024-05-28 17:09:02 浏览: 13
Categorical crossentropy是一种损失函数,在分类问题中用于评估模型预测值与实际标签之间的差异。它的数学公式如下:$$ -\sum_{i=1}^my_i\log(p_i) $$ 其中,$m$是类别总数,$y_i$是实际标签中第$i$个标签的值(0或1),$p_i$是模型预测出的第$i$个标签的概率值。
相关问题
categorical_crossentropy公式
`categorical_crossentropy` 是一个常用的损失函数,通常用于多分类问题中。它的数学公式为:
$$
\text{categorical_crossentropy} = - \sum_{i}^{C} y_i \log(\hat{y_i})
$$
其中,$y_i$ 表示实际类别为 $i$ 的样本的标签值,$\hat{y_i}$ 表示模型预测的该样本属于类别 $i$ 的概率值,$C$ 表示类别总数。
`categorical_crossentropy` 可以看作是交叉熵损失函数的一种形式,它的目标是最小化模型预测值与实际标签之间的差异。当模型预测的概率分布与实际标签分布完全一致时,损失函数的值为 0。
在训练过程中,我们通常使用梯度下降算法来最小化损失函数的值,从而优化模型的参数。
categorical_crossentropy的数学公式
categorical_crossentropy 是一种常用的损失函数,通常用于多分类问题中的神经网络训练。其数学公式如下:
Categorical Crossentropy = -Σ(y * log(y_pred))
其中,y 是真实的标签向量,y_pred 是预测的标签概率向量。Σ 表示对所有类别进行求和操作,log 表示自然对数。这个公式可以衡量真实标签与预测标签之间的差异,越小表示模型的预测越准确。