交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

臭臭铲屎官 2023-01-13 02:06:54

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分类交叉熵Cross-Entropy
一、简介 　在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 　然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n，设置n个输出节点，这样每个样本神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果，然后我们运用激活函数如softmax，将输出转换为一种概率分布，其中的每一个概率代表了该样本属于某类的概率。 　比如一
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