交叉熵 俗话说,千里之行,始于足下,在我踢球的时候,教练总是让我们练习基本功,其实感觉基本功才是重点,如果基本功不好,那么再怎么厉害的战术都不能够执行出来,基本功是发挥的基本和关键,对于网络来说,基本的感觉或者说基本的对于网络的数学感觉也是基本功. 那么对于一个简单的feedforward的普通的全链接的神经网络什么是基本功呢?我认为首先需要对激活函数有一个感觉,尤其是对于sigmoid,这是非线性的一个里程碑式的函数.对于这个重要问题,一定要深入理解各项基本特性.简单描述一下,这个函数再0附近

转自:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵(cross entropy)是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距.以前做一些分类问题的时候,没有过多的注意,直接调用现成的库,用起来也比较方便.最近开始研究起对抗生成网络(GANs),用到了交叉熵,发现自己对交叉熵的理解有些模糊,不够深入.遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点,才算透彻的理解了,特地记录下来,以

本文将介绍信息量,熵,交叉熵,相对熵的定义,以及它们与机器学习算法中代价函数的定义的联系.转载请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/7287029.html 1. 信息量 信息的量化计算: 解释如下: 信息量的大小应该可以衡量事件发生的“惊讶程度”或不确定性: 如果有?告诉我们?个相当不可能的事件发?了,我们收到的信息要多于我们被告知某个很可能发?的事件发?时收到的信息.如果我们知道某件事情?定会发?,那么我们就不会接收到信息. 也就是说,信息量

http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/6432269.html 作者:Noriko Oshima链接:https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 熵的本质是香农信息量()的期望. 现有关于样本集的2个概率分布p和q,其中p为真实分布,q非真实分布.按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为

熵其实是信息量的期望值,它是一个随机变量的确定性的度量.熵越大,变量的取值越不确定,反之就越确定 参考链接:https://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50778098 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词.在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析. 1.什么是信息量? 假设X是一个离散型随机变量,其取值集合为X,概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X,p(x)=Pr(X=x),x∈X,我们定义事件X=x0的信息量为: I(x0)

信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的,其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作<A Mathematical Theory of Communication>中提出的.如今,这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念,也被广泛的应用到了其他的领域中,比如机器学习. 信息量用来度量一个信息的多少.和人们主观认识的信息的多少有些不同,这里信息的多少用信息的在一个语境中出现的概率来定义,并且和获取者对它的了解程度相关,概率越大认为它的信息量越小,概率越小认为它的信息量越大.用以下式子定义:

xent_regularize, Cross Entropy Regularize nnet3/nnet-discriminative-trainning.cc:109 void NnetDiscriminativeTrainer::ProcessOutputs() 交叉熵正则化,即帧平滑 <解读深度学习:语音识别实践>8.2.3 帧平滑 当正确地进行词图补偿后,进行几次序列鉴别性训练的迭代后,就会很快出现过拟合.即,几次鉴别性训练迭代后,模型计算出的帧准确率(帧的后验概率)显著变差(比原模型

http://edustack.org/manual/edx/ Open edX 学习.开发.运维相关链接整理 http://edustack.org/manual/edx/open-edx-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E3%80%81%E5%BC%80%E5%8F%91%E3%80%81%E8%BF%90%E7%BB%B4%E7%9B%B8%E5%85%B3%E9%93%BE%E6%8E%A5%E6%95%B4%E7%90%86/

Sigmoid函数 当神经元的输出接近 1时,曲线变得相当平,即σ′(z)的值会很小,进而也就使?C/?w和?C/?b会非常小.造成学习缓慢,下面有一个二次代价函数的cost变化图,epoch从15到50变化很小. 引入交叉熵代价函数 针对上述问题,希望对输出层选择一个不包含sigmoid的权值更新,使得 由链式法则,得到 由σ′(z) = σ(z)(1? σ(z))以及σ(z)=a,可以将上式转换成 对方程进行关于a的积分,可得 对样本进行平均之后就是下面的交叉熵代价函数 对比之前的输出层de