交叉熵损失函数的计算公式为:L = -∑ yi * log(pi),其中y表示真实标签,pi表示模型预测出的概率值。可以看到,交叉熵损失函数是一个相对较复杂的函数,它是一个多变量函数,其中yi和pi都是多个变量。 交叉熵损失函数的优点在于它具有很强的泛化能力,即使在未知数据集上,它也能够很好地预测。此外,它还有良好的凸...
横坐标是预测输出,纵坐标是交叉熵损失函数 L。显然,预测输出越接近真实样本标签 1,损失函数 L 越小;预测输出越接近 0,L 越大。因此,函数的变化趋势完全符合实际需要的情况。 当y = 0 时: L=−log (1−y^)L=−log (1−y^) L=-log\ (1-\hat y) 这时候,L 与预测输出的关系如下图所示: ...
交叉熵（Cross-Entropy）是一种常用的损失函数，主要用于分类问题。它的主要思想是比较真实标签分布和模型预测分布之间的差异。交叉熵损失函数的计算公式如下：H(y,p)=-Σp(y=i)*log(p(y=i))其中，-y是真实标签向量（长度为n），-p是模型预测的概率分布（长度为n），-log是自然对数函数，-Σ表示对所有类别...
假设N为图像数目,C为类别数目,二元交叉熵损失函数公式如下所示: 二元交叉熵公式 其中,y_{n,c}为图像n的标签向量的第c个元素,p_{n,c}图像n的网络输出结果(经过sigmoid函数)的第c个元素。 下面参考第一个公式,通过一个例子来计算loss,分别手工计算和采用pytorch计算。 假设有A、B、C三幅图像,各自的标签向量...
交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数,其具体公式为: 1.交叉熵损失函数由来 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性。首先我们来了解几个概念。 1.1信息量 信息论奠基人香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不...
结合多分类的交叉熵损失函数公式可得,模型 1 的交叉熵为: \begin{aligned} \text{sample}\ 1\ \text{loss} = -(0\times log(0.3) + 0\times log(0.3) + 1\times log(0.4) = 0.91 \\ \text{sample}\ 1\ \text{loss} = -(0\times log(0.3) + 1\times log(0.4) + 0\times log(0.4) ...
交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数是用于分类的损失函数,交叉熵越低,概率越相似 熵是信息学之父香农借鉴热力学提出的,用来描述一个事件的不确定性,即概率。如果熵越大,事件发生越不确定. 这是一个两点分布的信息熵,其熵在概率为0.5时达到最大值0.69,这里的0.5表示模型判断什么都是0.5的概率,一...
单项交叉熵的计算公式:yiclog(hθ(xi)cy_{ic} \log(h_{\theta}(x_{i}){_c}yiclog(hθ(xi)c 总的交叉熵(∑c=1K\sum_{c=1}^{K}∑c=1K)为 0.9163(0 + 0.9163 + 0)。 另有一张马的图片,它的真实类别编号为 2, one-hot 编码为 [0, 0, 1] 。假定模型的预测...
交叉熵损失函数的公式：对于给定的预测结果和真实结果，交叉熵损失函数的公式如下：CE(p,q)=−∑i pi log(qi) 其中，p是真实结果的概率分布，q是预测结果的概率分布。损失函数的值越小，表示模型的预测结果与真实结果之间的差异越小，模型的性能越好。交叉熵损失函数的应用：交叉熵损失函数在分类问题中被广泛...