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！

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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：

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。

交叉熵损失函数matlab代码

交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，它可以用来度量模型输出结果与真实结果之间的差距。在MATLAB中，可以通过以下代码实现二分类交叉熵损失函数：

function loss = cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
% y_true: 实际标签值（0或1）
% y_pred: 模型预测值（0到1的概率值）
loss = -(y_true * log(y_pred) + (1 - y_true) * log(1 - y_pred));
end

对于多分类问题，可以使用以下代码实现多分类交叉熵损失函数：

function loss = cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
% y_true: 实际标签值（one-hot编码）
% y_pred: 模型预测值（softmax输出的概率向量）
loss = -sum(y_true .* log(y_pred));
end