激活函数是softmax，计算交叉熵损失，但是损失逼近1，就是下不去，什么情况会导致损接近1呢？
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- 2020-09-16 13:37交叉熵损失的计算涉及到对数和负数，因此在正常情况下，其输出应该是非负的。然而，当模型的输出概率大于1或小于0时，可能会导致损失函数输出负数，这是不正常的，因为有效的概率值应该始终在0到1之间。 为了解决这...
- 2024-06-11 08:29steptoward的博客 交叉熵损失函数的目标是最小化预测概率分布与真实分布之间的差异。对于真实分布P 和预测分布 ，交叉熵(,) 的定义为Lyy−∑i1KyilogyiLyy−i1∑Kyilogyiyiy_{i}yi是实际标签的独热编码（one-hot ...
- 2020-12-12 05:11weixin_39587407的博客 我们会引入损失函数Loss Function(或叫代价函数 Cost Function)定量的衡量该模型(也就是权重W)的好坏，其原理是——输出结果与真实结果之间差异越大，损失函数输出越大，模型越糟糕(需要训练让损失变小)。...
- 2025-06-13 14:33Accelemate的博客 本文围绕分类问题中的交叉熵损失展开，先对比其与回归损失（MAE、MSE）的适用场景，从信息论角度解析熵、KL散度与交叉熵的概念及数学关系，推导分类任务中交叉熵与KL散度的等价性。接着详解二分类与多分类的损失公式...
- 2020-12-04 20:52weixin_39905725的博客 网络训练中，loss曲线非常奇怪...所以加上一行就行了out1 = F.softmax(out1, dim=1)补充知识：在pytorch框架下，训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？当我在UCF-101数据集训练alexnet时，epoch设为100，跑...
- 2022-10-18 10:05小白学视觉的博客 点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者 | Vijendra Singh编译 | VK来源 |Medium交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。...
- 2025-05-09 20:11互联网上的猪的博客 在机器学习和深度学习中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，指示模型在当前参数下的“代价”或“错误”程度，其最小化过程即是模型训练的核心目标。损失函数通常位于模型的输出端...
- 2022-01-02 17:52翟integrity的博客 在我们自学神经网络神经网络的损失函数的时候会发现有一个思路就是交叉熵损失函数，交叉熵的概念源于信息论，一般用来求目标与预测值之间的差距。比如说我们在人脑中有一个模型，在神经网络中还有一个模型，我们需要...
- 2020-12-08 05:35weixin_39962675的博客 一、分类问题损失函数——交叉熵(crossentropy)交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离：我们可以通过Softmax回归将...
- 2021-02-24 01:12bleedingfight的博客 交叉熵损失函数 多分类的交叉熵损失函数： CrossEntropy(x)=∑i=1cyi⋅log(y^)yi=softmax(xi)=exi∑i=1cexi CrossEntropy(x) = \sum_{i=1}^cy_i\cdot\log(\hat{y})\quad y_i = softmax(x_i)=\frac{e^{x_i}}{\sum_{...
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