不一样,这里直接指定目标值的概率input=torch.tensor([0.7,0.2],requires_grad=True)# 和多分类指定类别编号不一样,这里直接指定预期概率target=torch.tensor([1.0,0.0],requires_grad=False)output=bceLoss(input,target)output.backward()print(output)# 输出:tensor(0.2899, grad_fn=<BinaryCrossEntropyBackward0...
2.1.2 Cross-entropy 2.1.3 补充 Cross-entropy 的缺点 2.2 原因 2:MSE是非凸优化问题而 Cross-entropy 是凸优化问题 2.2.1 MSE 2.2.2 Cross-entropy 三、总结 一、概念区别 1. 均方差损失函数(MSE) 简单来说,...
交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) 又称为对数似然损失(Log-likelihood Loss)、对数损失,二分类时还可称之为逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)。 2.1,交叉熵(Cross-Entropy)的由来 交叉熵损失的由来参考文档 AI-EDU: 交叉熵损失函数。 1,信息量 信息论中,信息量的表示方式: 《深度学习》(花书)中称为自信息(self...
Cross Entropy Loss 交叉熵损失函数公式推导 简介:表达式 输出标签表示为{0,1}时,损失函数表达式为:L=−[ylogˆy+(1−y)log(1−ˆy)]二分类 二分类问题,假设 y∈{0,1} 正例:P(y=1|x)=ˆy反例:P(y=0|x)=1−ˆy取似然函数 似然函数就是所有样本在参数θ下发生概率最大的那种情况,...
【超详细公式推导】关于交叉熵损失函数(Cross-entropy)和 平方损失(MSE)的区别,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) 交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。 它刻画的是实际输出(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。 二、为什么不用MSE(两者区别详解) 原因1:交叉熵loss权重更新更快 1. MSE 比如对于一个神经元(单输入单输出,...
1、二分类 Binary Cross-entropy激活函数为 sigmoid f ( z ) = 1 1 + exp ( − z ) f(z)=\frac{1}{1+\exp (-z)} f(z)=1+exp(−z)1 损失函数:L ( w ) = − 1 N ∑ i = 1 N [ y i log f ( x i ) + ( 1 − y i ) log ( 1 − f (...
Cross Entropy Loss 交叉熵损失函数公式推导 简介:表达式 输出标签表示为{0,1}时,损失函数表达式为: $L = -[y log \hat{y} + (1-y)log(1- \hat{y})]$ 二分类 二分类问题,假设 y∈{0,1} 正例:$P(y = 1| x) = \hat{y}$ 反例:$P(y=0|x) = 1-\hat{y}$ 取似然函数 似然函数就...
2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) 交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。 它刻画的是实际输出(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。 二、为什么不用MSE(两者区别详解) 原因1:交叉熵loss权重更新更快 1. MSE 比如对于一个神经元(单输入单输出,...