交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）：图示公式代码,Business Directories,Company Directories

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损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
二分类交叉熵损失函数学习过程如上图所示，求导过程可分成三个子过程，即拆成三项偏导的乘积： 3 1 1 计算第一项： - 表示样本预测为正类的概率 - 为符号函数，样本为正类时取，否则取 3 1 2 计算第二项：这一项要计算的是sigmoid函数对于score的导数，我们先回顾一下sigmoid函数和分数求导的
分类问题为什么使用交叉熵损失函数？ - 知乎
因此，交叉熵损失函数不仅在理论上与信息论完美契合，在实践中也提供了更优的梯度特性，从而实现更快速、更稳定的模型训练。 6 与极大似然估计的关系在统计学中，极大似然估计的目标是寻找一套模型参数，使得当前观测到的样本数据出现的联合概率最大。
CNN入门讲解:为什么分类模型 Loss 函数要用交叉熵Cross Entropy? - 知乎
交叉熵越小，表示两个概率分布越接近。从而模型预测结果就越接近真实标签结果，说明模型训练收敛了。关于更细节的数学原理，可以查看熵的本质，不过我们也可以不用深究，理解上述结论就可以。 2、交叉熵作为损失函数
SimCLR、NT-Xnet和InfoNCE等对比学习损失的区别？ - 知乎
SimCLR、NT-Xnet 和 InfoNCE 都是对比学习中常用的损失函数，它们的主要区别在于计算相似度的方式和对不同批次数据的处理。 SimCLR 使用的是 NT-Xent 损失函数，它是一种归一化温度缩放的交叉熵损失。该损失函数对样本之间的相似性进行了缩放，以确保不同批次和不同样本之间的对比具有一致的重要性
分类问题中为什么用交叉熵代替 MSE？ - 知乎
何为交叉熵损失函数【nn CrossEntropyloss ()】？交叉熵损失函数公式由上图可知，通过nn CrossEntropyloss ()计算的loss，本质为真实label的概率分布和预测label的概率分布的乘积。注意，这里的真实label概率分布通常为1（因为label进行了独热编码）。
深度学习回归问题是否可以使用交叉熵损失函数？ - 知乎
深度学习回归问题是否可以使用交叉熵损失函数？如果我将所有的激活函数都设置为sigmoid函数，那么使用交叉熵函数，对权重求偏导，应当没有鞍点。是否可以使用交叉熵损失函数？以及，为什么回归问题不… 显示全部关注者 14
深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
计算机视觉的图像L2损失函数，一般收敛到多少时，效果就不错了呢？
Pytorch多分类任务输出层使用softmax，该选择什么损失函数来计算交叉熵loss？ - 知乎
Pytorch多分类任务输出层使用softmax，该选择什么损失函数来计算交叉熵loss？输出层如果不使用softmax而是直接使用线性层的输出，那么直接使用Pytorch的CrossEntropyLoss ()就可以直接计算交叉熵loss，… 显示全部关注者 12 被浏览