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多分类交叉熵损失函数

时间: 2023-09-11 18:03:19 浏览: 144

分类问题损失函数 – 交叉熵

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055 信息熵：表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。公式如下：相对熵：又称KL散度，用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。在机器学习中，p(x)从常用于描述样本的真实分布，而q(x)常用于表示预测的分布。KL散度值越小表示两个分布越接近。公式如下：交叉熵(cross entropy)：将KL散度公式进行变形得到：前半部分就是p(x)的熵，后半部分就是交叉熵：机器学习中，我们常常使用KL散度来评估pr

多分类交叉熵损失函数在多分类任务中被广泛使用。在TensorFlow中，有两种常见的多分类交叉熵损失函数：sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy。这两种损失函数的计算方式略有不同。 sparse_categorical_crossentropy适用于标签以整数形式表示的情况。它会将标签转换为one-hot编码形式，并计算每个样本的交叉熵损失。然后将所有样本的损失加起来并求平均。这种损失函数适用于标签具有互斥关系的情况，例如将图像分类为不同的类别。 categorical_crossentropy适用于标签以one-hot编码形式表示的情况。它直接计算每个样本的交叉熵损失，并将所有样本的损失加起来并求平均。这种损失函数适用于标签具有互斥关系的情况，例如将图像分类为不同的类别。总结起来，多分类交叉熵损失函数在多分类任务中用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。它可以帮助模型学习如何更好地分类不同的类别。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [sparse_categorical_crossentropy/categorical_crossentropy/binary_crossentropy交叉熵损失](https://blog.csdn.net/IT142546355/article/details/127022685)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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