例如,在TensorFlow中,可以使用tf.keras.losses.BinaryCrossentropy和tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy类来计算二分类和多分类交叉熵损失函数。在PyTorch中,可以使用torch.nn.BCELoss和torch.nn.CrossEntropyLoss类来计算相应的损失函数。 代码来自于https://blog.csdn.net/qlkaicx/article/details/136100406 五.交...
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。… 汤姆和杰瑞 熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍 deeph...发表于...
在使用pytorch深度学习框架,计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数:nn.CrossEntropyLoss()。该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。在训练过程中,对于每个类分配权值,可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时,这是是非...
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...
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。
交叉熵损失函数(cross-entropy) 交叉熵损失函数(cross-entropy loss function),也称为对数损失函数(log loss function),是一种用于衡量一个分类模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。 在二分类问题中,交叉熵损失函数定义如下: L(y, \hat{y}) = -y \log(\hat{y}) - (1-y) \log(1-\hat{y}) ...
Cross-Entropy，即交叉熵，是机器学习中一种常用的损失函数，特别适合分类问题。它通过量化模型预测与真实分布之间的差异，帮助模型更快收敛、更精准地优化。什么是交叉熵？交叉熵来源于信息论，用于衡量两个概率分布之间的差异。公式如下：其中： -是真实分布（One-Hot编码标签）。 -是模型的预测概率。 如果等于...
参考: 一文搞懂熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy) - 知乎 (zhihu.com) 交叉熵_百度百科 (baidu.com) 深度学习中的关键概念:交叉熵损失函数 (baidu.com) 交叉熵损失函数 1、信息熵 1.1、信息论中的熵 在信息论中,熵的定义:无损编码事件信
交叉熵(Cross-Entropy)损失 损失函数和误差函数 在大多数时候,损失函数和误差函数代表了差不多的意思,但他们仍有细微的差别。误差函数计算我们的模型偏离正确预测的程度。损失函数对误差进行操作,以量化得到一个特定大小或特定方向的误差。 Sigmoid f(x)=11+e−x...
常见的损失函数包括: 二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于二分类问题,衡量的是sigmoid函数输出的概率与真实标签间的距离。 多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。