损失函数:交叉熵详解

发布网友发布时间：2024-10-02 14:17

共1个回答

热心网友时间：2024-10-02 15:56

标题：损失函数：交叉熵详解

在机器学习中，交叉熵和KL散度作为关键工具，用于衡量两个概率分布之间的差异，常被用作损失函数。它源于编码理论，尤其是最佳编码成本概念，通过衡量使用一个分布的代码发送消息到另一个分布时的平均长度，即交叉熵。熵的本质是平均码字长度，反映了信息的不确定度，而交叉熵则是两个分布之间的一种信息损失度量。

交叉熵用于分类任务时，如二元分类器，是通过最大似然法与模型的输出（如预测的概率分布）之间的差异来定义的。在sklearn的log_loss函数中，无论是二元交叉熵还是多分类交叉熵，其计算方式都是基于这两个概率分布的乘积和。例如，对于二元分类，log_loss计算的是预测概率与实际标签之间的差异；在多元分类中，它处理的是多标签的概率分布预测。

在实际应用中，即使数据标签不是概率分布，只要模型输出的是概率预测，交叉熵仍被广泛使用，尽管可能不如最大似然准则准确。交叉熵在TensorFlow中也有多种评价指标的应用，如binary_crossentropy和categorical_crossentropy，它们分别对应二元和多分类问题，测量的是模型预测与真实标签的匹配程度。