交叉熵ce公式 交叉熵损失函数的公式为：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。交叉熵损失函数主要用于衡量两个概率分布之间的距离，其中真实结果的概率分布p通常是已知的，而预测结果的概率分布q是由模型输出的。通过计算两个概率分布之间的交叉熵，可以评估模型的...
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衡...
pytorch损失函数(2)crossentropyloss交叉熵ce 1. 什么是交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)? 交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)是一种用于分类问题的损失函数,它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。在二分类或多分类问题中,交叉熵损失函数通过计算预测概率与真实标签之间的“距离”来指导模型的学...
从BCE、CE、LR的角度理解交叉熵损失函数如下：BCE角度： 应用场景：BCE主要用于二分类问题，即判断样本属于正类或负类的问题。 标签形式：标签为0或1，分别代表负类和正类。 损失计算：对于正样本，损失为log；对于负样本，损失为log。其中y为模型预测为正类的概率。CE角度： 应用场景：CE主要用于多...
CE与FL 均为分类任务的目标函数。 CE 交叉熵误差(Cross-entropy Error,CE) : CE(y^)=−1n∑k=1n[I{y=y′}log(pt)]CE(y^)=−1n∑k=1n[I{y=y′}log(pt)] CE(\hat{y}) = - \frac{1}{n} \sum_{k=1}^n [I \{y=y'\} \log(p_t)] ...
Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的? 本文主要关注输入输出的形状,通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置:假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像,计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 importtorch nn as nn...
交叉熵CE VS MSE 区别 分类用交叉熵,回归用mse/mae,前者的假设是伯努利分布,后者假设是高斯分布。 CE衡量两个分布的距离,MSE衡量两个变量的距离。分类输出为概率分布,MSE更要求的是输入与输出一样,多用于计算两个东西是否一样。 二者对于不同数据点的梯度不同,这种差异决定了其适用于不同的目标任务。CE比MSE更...
理解交叉熵损失函数，关键在于区分BCE和CE的不同应用场景。首先，我们要澄清一个误区：BCE和CE并非仅关注正负样本的偏重，它们都是合理的损失函数。它们的差异主要源于标签形式和任务类型的不同：1. BCE，通常用于“是不是”的二分类问题，如逻辑回归。当正样本标签为1，负样本标签为0时，BCE计算正样本...
BCE和CE交叉熵损失函数的区别 ⾸先需要说明的是PyTorch⾥⾯的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应⽤中的细节。BCE适⽤于0/1⼆分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半...
ppl公式,N为句子长度 ce公式 单个token的loss y为标签,pt为该token的概率,在不同词表类别上概率值不同 这里指一个token的loss,且y不代入0或者1的情况 整个句子的ce loss则为一个句子的n个token的loss之和 CE和ppl间的转换 则ce的loss则可以根据上述公式进行转换 loss = log(ppl) ppl = e^loss编辑...