matlab写交叉熵损失函数
时间: 2023-07-10 18:33:20 浏览: 57
在Matlab中可以使用以下代码实现交叉熵损失函数:
```matlab
function loss = cross_entropy(y_true, y_pred)
% y_true:真实标签,是一个二维数组,每行表示一个样本的标签
% y_pred:预测标签,是一个二维数组,每行表示一个样本的预测结果
% loss:交叉熵损失函数值
[m, n] = size(y_true);
loss = -sum(sum(y_true .* log(y_pred))) / m;
end
```
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,m表示样本数量,n表示标签或预测结果的维度。
交叉熵损失函数的计算公式为:$$L(y_{true}, y_{pred}) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}y_{true,i,j}\log(y_{pred,i,j})$$
其中,$y_{true,i,j}$表示第i个样本的第j个标签的真实值,$y_{pred,i,j}$表示第i个样本的第j个标签的预测值。
相关问题
matlab画交叉熵损失函数
在Matlab中画交叉熵损失函数可以按照以下步骤进行:
1. 定义x轴和y轴的取值范围,以及步长:
```
x = 0:0.1:10; % x轴取值范围
y = -log(x); % 交叉熵损失函数
```
2. 画出交叉熵损失函数的图像:
```
plot(x,y);
xlabel('y');
ylabel('L(y)');
title('Cross-entropy Loss Function');
```
其中,x轴表示y的取值范围,y轴表示对应的交叉熵损失函数值,plot函数用于绘制图像,xlabel和ylabel分别用于设置x轴和y轴的标签,title用于设置图像的标题。
绘制出来的图像如下所示:
![Cross-entropy Loss Function](https://img-blog.csdn.net/20180711102254855?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hpbmdfaGluZw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/75)
matlab实现交叉熵损失函数代码
以下是 Matlab 实现交叉熵损失函数的代码:
```matlab
function loss = cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
% y_true: 真实标签,是一个 n-by-c 的矩阵,n 是样本数,c 是类别数
% y_pred: 预测结果,是一个 n-by-c 的矩阵,n 是样本数,c 是类别数
% loss: 交叉熵损失值
epsilon = 1e-9; % 避免 log(0) 出现
y_pred = max(epsilon, min(1-epsilon, y_pred)); % 将预测结果限制在 [epsilon, 1-epsilon] 的范围内
loss = -mean(sum(y_true .* log(y_pred), 2)); % 计算交叉熵损失
end
```
在此代码中,我们首先定义了一个微小的常数 epsilon,用于避免在计算 log 时出现 0 的情况。然后将预测结果 y_pred 限制在 [epsilon, 1-epsilon] 的范围内,以保证 log 的输入不会趋近于 0 或 1。最后,我们使用 y_true 和 y_pred 计算交叉熵损失,其中 sum(y_true .* log(y_pred), 2) 表示对每个样本的交叉熵损失进行求和,最后再对所有样本的损失求平均。
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