softmax交叉熵损失
时间: 2023-10-21 22:25:22 浏览: 44
softmax交叉熵损失函数是在神经网络中常用的一种损失函数。softmax函数用于将神经网络的输出转化为概率分布,而交叉熵损失函数则用于衡量神经网络预测结果与真实标签之间的差异。
简单来说,softmax交叉熵损失函数的计算过程如下:首先,使用softmax函数将神经网络的输出转化为一个概率分布。然后,将这个概率分布与真实标签进行比较,根据差异来计算损失。交叉熵损失函数可以有效地衡量预测结果和真实标签之间的差异,使得神经网络能够更好地学习和优化。
总结一下,softmax交叉熵损失函数是在神经网络中用于多分类问题的常见损失函数之一。它通过将神经网络的输出转化为概率分布,并衡量预测结果与真实标签之间的差异,帮助网络进行学习和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [softmax和交叉熵](https://blog.csdn.net/q1552211/article/details/121315769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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