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Tensorflow中的虚拟变量陷阱和交叉熵

TensorFlow中的虚拟变量陷阱和交叉熵是两个与机器学习和深度学习相关的概念。

虚拟变量陷阱（Dummy Variable Trap）：虚拟变量陷阱是指在使用虚拟变量（也称为哑变量）表示分类特征时可能出现的问题。虚拟变量是将分类特征转换为二进制变量的一种方法，用于表示不同的类别。然而，当使用虚拟变量时，如果包含了多个虚拟变量，可能会导致多重共线性问题。多重共线性是指模型中的自变量之间存在高度相关性，这会导致模型的不稳定性和不准确性。为了避免虚拟变量陷阱，通常需要在模型中去掉一个虚拟变量。
交叉熵（Cross Entropy）：交叉熵是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。在机器学习中，交叉熵常用于衡量预测结果与真实结果之间的差异。在TensorFlow中，交叉熵常用于计算分类模型的损失函数。通过最小化交叉熵损失，可以使得模型的预测结果与真实结果更加接近。

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最直白的熵、交叉熵和 KL 散度教程

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一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉

3 相对熵（KL散度）相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个随机变量 x 有两个单独的概率分布 P(x) 和 Q(x)，我们可以使用 KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence...DKL的值越小，表示q分布和p分布越接近。 4 交叉熵对式3.1变形可以得到： ? 等式的前一部分恰巧就是p的熵，等式的后一部分，就是交叉熵： ?...在机器学习中，我们需要评估label和predicts之间的差距，使用KL散度刚刚好，即 ? ，由于KL散度中的前一部分 ? 不变，故在优化过程中，只需要关注交叉熵就可以了。...所以一般在机器学习中直接用交叉熵做loss，评估模型。 ▌机器学习中交叉熵的应用 1 为什么要用交叉熵做loss函数？...交叉熵在单分类问题上基本是标配的方法 ? 上式为一张样本的loss计算方法。式2.1中n代表着n种类别。举例说明,比如有如下样本 ? 对应的标签和预测值 ? 那么 ?

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交叉熵和极大似然估计的再理解

image.png 极大似然估计 image.png 交叉熵 image.png source: wikipedia image.png 参考链接 [1] http://willwolf.io

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熵、交叉熵和散度，这是一篇最纯碎的理解！

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TensorFlow中的Variable 变量

简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。

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kl散度和交叉熵的区别_散度的概念

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tensorflow: 打印内存中的变量

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机器学习中的基本问题——log损失与交叉熵的等价性

1、log损失 log损失的基本形式为： log(1+exp(−m))log(1+exp(−m)) log\left ( 1+exp\left ( -m \right ) \right ) 其中...对上述的公式改写： ⇒1m∑i=1mlog(1+exp(−y(i)⋅y(i)^))⇒1m∑i=1mlog(1+exp(−y(i)⋅y(i)^)) \Rightarrow \frac{1}{m}\sum..._{i=1}^{m}log \sigma \left ( y^{\left ( i \right )}\cdot \hat{y^{\left ( i \right )}} \right ) 2、交叉熵...交叉熵的一般形式为： H(y,y^)=−∑y⋅logσ(y^)H(y,y^)=−∑y⋅logσ(y^) H\left ( y,\hat{y} \right )=-\sum y\cdot log\sigma...\left ( \hat{y} \right ) 对于mmm个样本，则交叉熵为： H(y,y^)=−1m∑i=1m[I{y(i)=1}⋅logσ(y^)+I{y(i)=−1}⋅log(1−σ(y^))

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Tensorflow中的共享变量机制小结

今天说一下tensorflow的变量共享机制，首先为什么会有变量共享机制？这个还是要扯一下生成对抗网络GAN，我们知道GAN由两个网络组成，一个是生成器网络G，一个是判别器网络D。...G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来，D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像（real images）。...所以这里D的输入就有2个，但是这两个输入是共享D网络的参数的，简单说，也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制，正好可以解决这个问题。...TF中是由Variable_scope来实现的，下面我通过几个栗子，彻底弄明白到底该怎么使用，以及使用中会出现的错误。栗子来源于文档，然后我写了不同的情况，希望能帮到你。...的相同的，还有这里用的是 # get_variable定义的变量，这个和Variable # 定义变量的区别是，如果变量存在get_variable # 会获得他的值，如果不存在则创建变量 def

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1、log损失 image.png 2、交叉熵 image.png

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理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用

交叉熵的原理交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。...除此之外，交叉熵还有另一种表达形式，还是使用上面的假设条件：其结果为：以上的所有说明针对的都是单个样例的情况，而在实际的使用训练过程中，数据往往是组合成为一个batch来使用，所以对用的神经网络的输出应该是一个...在TensorFlow中实现交叉熵在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...上述代码实现了第一种形式的交叉熵计算，需要说明的是，计算的过程其实和上面提到的公式有些区别，按照上面的步骤，平均交叉熵应该是先计算batch中每一个样本的交叉熵后取平均计算得到的，而利用tf.reduce_mean...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits

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