lstm中的交叉熵损失函数
时间: 2023-11-07 11:03:09 浏览: 135
交叉熵损失函数.docx
交叉熵损失函数在LSTM中的应用是用来衡量实际输出和期望输出之间的差距,以便优化模型的预测准确性。在LSTM中,输出结果首先经过softmax函数处理,得到一个总和为1的概率分布。然后,这个概率分布与期望输出进行比较,计算交叉熵损失。交叉熵损失函数刻画了实际输出与期望输出的距离,值越小代表两个概率分布越接近。在LSTM网络的训练过程中,通过最小化交叉熵损失函数来优化模型的参数,使得模型的预测结果更加准确。
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