软件下载网站模板,国家工商信息公示系统,上海网络推广培训机构,项目网站基础设施建设二元交叉熵损失函数
深度学习中的二元分类损失函数通常采用二元交叉熵#xff08;Binary Cross-Entropy#xff09;作为损失函数。
二元交叉熵损失函数的基本公式是#xff1a;
L(y, y_pred) -y * log(y_pred) - (1 - y) * log(1 - y_pred)其中#xff0c;y是真实标签Binary Cross-Entropy作为损失函数。
二元交叉熵损失函数的基本公式是
L(y, y_pred) -y * log(y_pred) - (1 - y) * log(1 - y_pred)其中y是真实标签y_pred是模型预测的概率。
二元交叉熵的原理
当预测错误时如y_pred1, y0 和 y_pred0,y1.
则二元交叉熵损失函数结果为正无穷大。二元分类代码例子
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据集
data load_breast_cancer()
X data.data
y data.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)
# 创建模型
model LogisticRegression()
# 定义损失函数
loss_fn lambda y_true, y_pred: -y_true * log(y_pred) - (1 - y_true) * log(1 - y_pred)
# 训练模型
for epoch in range(100): # 假设我们进行100轮训练# 前向传播y_pred model.predict(X_train)loss loss_fn(y_train, y_pred)# 反向传播model.update(X_train, y_train)# 输出训练进度if (epoch1) % 10 0:print(fEpoch {epoch1}/{100}, Loss: {loss})
