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?
交叉熵损失公式 交叉熵损失(Cross entropy loss)是在多分类和二分类任务中最常用的损失函数之一。它可以度量样本与预测标签之间有多么不同,也可以被用作模型终止训练或模型选择的指标。简言之,它是一种测量一个预测结果准确性的指标。 交叉熵损失的基本概念是将真实分布与预测分布之间的差异度量,从而来评估预测的...
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:sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 0 * log(0.3) + 1 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 1 * log(0.4) + 0 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(1 * log(0.1) + 0 * log(0.2) + 0 * log(0....
loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduction_indices=[1])) # numpy version loss = np.mean(-np.sum(y_*np.log(y), axis=1)) # pytorch version entroy=nn.CrossEntropyLoss() output = entroy(input, target) 交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程...
交叉熵损失函数公式 交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss Function)是深度学习中的一种常用的损失函数,它可以用来指导机器学习模型的训练过程,以便使模型的预测结果尽可能接近实际的标签值。 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...
cross_entropy(predicted1, truth)) 上面的输出结果为: tensor([[-0.9459, -1.0459, -1.3459]]) tensor(0.9459) tensor(0.9459) 可以看到truth中的值就是log_softmax结果后的数组的idx,即truth的0对应-0.9459的位置,将-0.9459取出后取负数便为NLLLoss的结果。同样地,若truth的值为1,那么第二行和第三行的...
样本“剪刀”对应的真实分布为[1,0,0],此时计算损失函数得loss = -1*log(0.9) - 0×log(0.1) - 0×log(0) ≈ 0.1。如果网络输出的概率为[0.1,0.9,0],此时的交叉熵损失为loss= -1*log(0.1) - 0×log(0.9) - 0×log(0)= 1。上述两种情况对比,第一个分布的损失明显低于第二个分布的损失,...
在机器学习和深度学习领域中，有一种被广泛使用的损失函数，它被称为交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss，简称CE）。它不仅在分类问题中发挥着重要作用，还有助于优化神经网络模型的训练。本文将向你介绍交叉熵损失函数的原理、应用场景以及它在机器学习中的重要性。什么是交叉熵损失函数？交叉熵损失函数是一种用于...
交叉熵损失(Cross-entropy loss)是在机器学习中常用的损失函数之一,用于衡量模型在分类问题中的性能。以下是对交叉熵损失的解释: 交叉熵损失用于度量模型的预测结果与实际标签之间的差异。它是通过计算预测概率分布与实际标签之间的交叉熵来评估模型的损失。交叉熵描述了两个概率分布之间在相同事件上的差异程度。 在分类...
在深度学习中,损失函数是评估模型性能的重要工具。交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是最常用的损失函数之一,特别是在分类问题中。本文将介绍交叉熵损失函数的公式及其实现,并通过代码示例进一步加深理解。 交叉熵损失函数的定义 交叉熵损失函数度量的是两个概率分布之间的距离。在深度学习中,我们通常使用交叉熵损失函数...