如果觉得手动加sigmoid函数麻烦,可以直接调用nn.BCEwithlogitsloss。1 2 3 4 5 # class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') # function torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean...
5. 交叉熵损失函数与极大似然估计推导出的损失函数 在分类问题中,使用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)推导出的损失函数实际上等价于交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)。这是因为在统计学中,最大化数据的似然函数与最小化负对数似然(Negative Log-Likelihood, NLL)是等价的,而负对数似然在分类模...
说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)]L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)] L=-[ylog\ \hat y+(1-y)log\ (1-\hat y)] 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉,大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的?
Loss_{all}=Loss_{cat} +Loss_{dog}+Loss_{fish}=1.2040+0.6931+1.2040=3.1011 从这两种情况的结果也可以看出,预测分布越接近真实分布,交叉熵损失越小,反之损失越大。 对一个batch,多标签分类任务的交叉熵损失函数计算方法为: Loss = \frac{1}{batch\_size}\sum_{j=1}^{batch\_size}{\sum_{i=1}...
机器学习---交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数 一.概念引入 1.损失函数 损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。在机器学习中,损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系,即通过最小化损失函数求解和评估模型。 不同的任务...
交叉熵损失(cross entropy error) 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,特别适用于分类任务。它用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。 在二分类问题中,交叉熵损失可以表示为: L = - (y * log(p) + (1 - y) * log(1 - p)) 其中,L表示交叉熵损失,y是...
3、 交叉熵损失函数 Cross Entropy Error Function 3.1、表达式 在二分类的情况 模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 。此时表达式为: 其中: - y——表示样本的label,正类为1,负类为0 - p——表示样本预测为正的概率 ...
Cross Entropy Loss (交叉熵损失函数) nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中用于多分类问题的一种损失函数,特别适用于输出层是softmax激活函数后的分类任务。它结合了softmax函数和交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)的操作,简化了模型训练过程中的计算步骤和代码实现。
我们都知道损失函数有很多种:均方误差(MSE)、SVM的合页损失(hinge loss)、交叉熵(cross entropy)。这几天看论文的时候产生了疑问:为啥损失函数很多用的都是交叉熵(cross entropy)?其背后深层的含义是什么?如果换做均方误差(MSE)会怎么样?下面我们一步步来揭开交叉熵的神秘面纱。
损失函数——交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss) 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...