MATLAB 交叉熵函数怎么用

MATLAB 中的交叉熵函数为 crossentropy。它的语法格式为：

L = crossentropy(Yhat,Y)

其中，Yhat 是预测值，Y 是真实值。函数将计算预测值与真实值之间的交叉熵损失，返回损失值 L。

举例来说，如果你有一个二分类问题，预测值为 Yhat，真实值为 Y，你可以使用以下语句计算交叉熵损失：

L = crossentropy(Yhat,Y,'Binary')

如果你有一个多分类问题，预测值为 Yhat，真实值为 Y，你可以使用以下语句计算交叉熵损失：

L = crossentropy(Yhat,Y,'Categorical')

需要注意的是，预测值和真实值都必须是概率分布，其元素之和应该等于 1。如果使用 softmax 函数将预测值转换为概率分布，可以使用 MATLAB 中的 softmax 函数。

相关问题

matlab交叉熵函数

在Matlab中可以使用crossentropy函数来计算交叉熵损失函数，其使用方式如下：

loss = crossentropy(y_true, y_pred);

其中，y_true和y_pred都是二维数组，每行表示一个样本的标签或预测结果。crossentropy函数会自动计算每个样本的交叉熵损失函数值，并返回所有样本的平均值作为最终的损失函数值。

需要注意的是，crossentropy函数默认采用e为底数计算交叉熵，如果想要使用其他底数，可以通过设置'Name',Value参数来实现。例如，如果想要使用2为底数计算交叉熵，可以按照以下方式调用crossentropy函数：

loss = crossentropy(y_true, y_pred, 'Name', 'Binary', 'BinEdge', 0:0.01:1, 'Base', 2);

其中，'Name', 'Binary'表示二分类问题，'BinEdge', 0:0.01:1表示将预测结果分为101个区间，'Base', 2表示使用2为底数计算交叉熵。

matlab 交叉熵损失函数代码

这是一个机器学习相关的问题，我可以为您提供以下 Matlab 交叉熵损失函数的代码示例：

function loss = cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
% y_true 是真实的标签值，y_pred 是模型预测的标签值
% 按照交叉熵损失函数的公式计算损失值
loss = -sum(y_true .* log(y_pred) + (1 - y_true) .* log(1 - y_pred), 'all');
end

希望能够帮到您！