概述
为什么交叉熵损失函数值越小分类效果越好？
在学习机器学习过程中，我们经常会用到损失函数来判断模型是否在学习，经常使用的损失函数大多是平方损失函数，与交叉熵损失函数。平方损失函数，我们很容易理解为什么值越小分类效果越好。
很显然，如果预测的越接近，则loss值越小，这个损失函数基本上没有什么疑问。但是由于这个函数不是凸函数，所以被应用的不多，大多数都是使用交叉熵损失函数。
如果我们同样借助上面的思想，如果预测的越接近，则损失函数越小，很显然这个损失函数满足。但是我相信你绝对不仅仅满足于此，这个损失函数的由来是什么？平方损失很容易想到是两个空间向量的距离，越接近越好。交叉熵损失函数呢？今天就带你进入另一个世界。此处划重点，交叉熵损失函数来源于参数估计，极大似然估计。
分类属于监督学习，是利用有限的样本，来得到整体的样本分布。以二分类为例
利用样本，来近似估计参数值，我们可以使用极大似然估计。既然是二分类，我们采集的样本一般是独立的，则样本的分布服从二项分布Y∼b(1,p),则Y的分布律为，
似然函数为：
对其取对数，则得到对数似然函数为：
得到似然函数，则为了估计系数w，当L(w)函数取得最大值时，可得到估计值w,取似然函数的对偶形式，minLoss(w)=−maxL(w),所以当Loss(w)越小时的w值，就越逼近真实的w值，那么模型拟合的就越好。
最后
以上就是刻苦大侠为你收集整理的交叉熵损失函数优缺点_为什么交叉熵损失函数值越小分类效果越好的全部内容，希望文章能够帮你解决交叉熵损失函数优缺点_为什么交叉熵损失函数值越小分类效果越好所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复