熵越大，表示事件发生的不确定性越大。而交叉熵是用于比较两个概率分布之间的差异，对于两个概率分布 P...
损失函数大致可分为两种:回归损失(针对连续型变量)和分类损失(针对离散型变量)。 常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”(Gradient Descent)。 二,交叉熵函数-分类损失 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...
深度学习损失函数:交叉熵cross entropy与focal loss 前面 本文主要做两件事情: 1.交叉熵原理 2.引出focal loss原理 其中,交叉熵这里:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834 这篇博文写的很详细,很明白,但博士没有总结,我在这里按自己理解重新总结了下,看不太明白的读者建议直接看原文会明白...
而使用cross-entropy时,w、b的梯度就不会出现上述的情况。所以MSE不适用于分类问题。 2.交叉熵不适用于回归问题 当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时,(标签的值为1时表示属于此分类,标签值为0时表示不属于此分类),MSE对于每一个输出的结果都非常看重,而交叉熵只对正确分类的结果看重。例如:在一个三分类模型...
分类交叉熵与二元交叉熵区别?Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss 有时候你用交叉熵发现损失值很低但是识别效果就是不好这可能是因为你有多个分类但是却用二元交叉熵的原因。
交叉熵(Cross-Entropy) 交叉熵(Cross-Entropy) 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量? 假设XX是一个离散型随机变量,其取值集合为XX,概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈Xp(x)=Pr(X=x),x∈X,我们定义事件X=x0X=x0的信息量为: I(x0...
第一部分的结果是加了softmax之后,在计算交叉熵的结果。第二部分是没有加softmax的结果。可以看出经CrossEntropyLoss内置的log_softmax之后的预测值和最终的loss结果都不一样。但是哪种是对的啊? 我又想起pytorch文档中CrossEntropyLoss 的一段话。 raw and unnormalized scores 是指没有经过softmax的输出吗?
torch 对应的function kl_div cross_entropy binary_cross_entropy 交叉熵 二分类交叉熵 kl散度 注意kl散度 和公式中的有点不一样 log_target:一个布尔值,指定是否对target输入应用对数。如果为False,则计算方式为P * (log(P) - Q);如果为True,则计算方式为P * (P - log(Q))。
多分类问题的交叉熵计算 多分类问题的交叉熵 在多分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数。对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在多分类问题中,其取值只可能为标签集合labels. 我们假设有K个标签值,且第i个样本预测为第k个标签值的概率为p_{i,k},即p_{i,k} = ...
百度试题 题目下列哪一种损失函数适用于分类问题? A. 均方误差(MSE) B. 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) C. Hinge损失 D. 平均绝对误差(MAE) 相关知识点: 试题来源: 解析 B null 反馈 收藏