python编写softmax函数、交叉熵函数实例

python代码如下：

import numpy as np
 
# write a function that takes as input a list of numbers, and returns
# the list of values given by the softmax function.
def softmax(l):
 pass
 expl = np.exp(l)
 sumexpl = sum(expl)
 result = []
 for i in expl:
  result.append(i*1.0/sumexpl)
 return result

python编写交叉熵公式：

import numpy as np
 
def cross_entropy(y, p):
 y = np.float_(y)
 p = np.float_(p)
 return -np.sum(y * np.log(p) + (1 - y) * np.log(1 - p))

补充知识：分类时，为什么不使用均方误差而是使用交叉熵作为损失函数

mse（均方误差）对于每一个输出的结果都非常看重，而交叉熵只对正确分类的结果看重。

例如：在一个三分类模型中，模型的输出结果为（a,b,c)，而真实的输出结果为(1,0,0)，那么mse与cross-entropy相对应的损失函数的值如下：

mse：

cross-entropy：

从上述的公式可以看出，交叉熵的损失函数只和分类正确的预测结果有关系，而mse的损失函数还和错误的分类有关系，该分类函数除了让正确的分类尽量变大，还会让错误的分类变得平均，但实际在分类问题中这个调整是没有必要的。

但是对于回归问题来说，这样的考虑就显得很重要了。所以，回归问题熵使用交叉上并不合适。

以上这篇python编写softmax函数、交叉熵函数实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。