采用softmax的交叉熵损失函数和交叉熵损失函数有什么区别?分别使用python显现
时间: 2024-05-30 20:07:18 浏览: 112
交叉熵损失函数python实现源码
交叉熵损失函数是深度学习中常用的一个损失函数,它是用来衡量实际输出与期望输出之间的差异的。在分类问题中,如果使用softmax作为输出层的激活函数,那么就可以使用交叉熵损失函数来计算误差。因此,采用softmax的交叉熵损失函数是指在使用softmax作为输出层激活函数时所使用的损失函数。
而交叉熵损失函数是一种广义的损失函数,它可以用于多种深度学习任务,不仅仅局限于分类任务。在分类问题中,我们通常使用softmax作为输出层的激活函数,从而使得交叉熵损失函数成为了常用的损失函数之一。但是,在其他任务中,我们可能需要使用其他的输出层激活函数,例如sigmoid、tanh等,这时候我们仍然可以使用交叉熵损失函数来计算误差。
下面是使用Python实现采用softmax的交叉熵损失函数和交叉熵损失函数的代码:
```
import numpy as np
# 采用softmax的交叉熵损失函数
def softmax_cross_entropy_loss(y, y_hat):
n = y.shape
loss = -np.sum(y * np.log(y_hat + 1e-12)) / n
return loss
# 交叉熵损失函数
def cross_entropy_loss(y, y_hat):
n = y.shape
loss = -np.sum(y * np.log(y_hat + 1e-12) + (1 - y) * np.log(1 - y_hat + 1e-12)) / n
return loss
# 测试代码
y = np.array([0, 1, 0, 0])
y_hat = np.array([0.1, 0.7, 0.1, 0.1])
print("采用softmax的交叉熵损失函数:", softmax_cross_entropy_loss(y, y_hat))
print("交叉熵损失函数:", cross_entropy_loss(y, y_hat))
```
其中,y表示实际输出,y_hat表示模型预测输出。采用softmax的交叉熵损失函数只需要计算实际输出和预测输出之间的差异,而交叉熵损失函数还需要考虑实际输出和预测输出都为0或1时的情况。
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