Pytorch中的CrossEntropyLoss()是将logSoftmax()和NLLLoss()函数进行合并的,也就是说其内在实现就是基于logSoftmax()和NLLLoss()这两个函数。 input=torch.rand(3,5)target=torch.empty(3,dtype=torch.long).random_(5)loss_fn=CrossEntropyLoss(reduction='sum')loss=loss_fn(input,target)print(loss)_inp...
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,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p和1−p,此时表达式为( 的log底数是e): L=1N∑iLi=1N∑i−[yi⋅log(pi)+(1−yi)⋅log(1−pi)] 其中: yi—— 表示样本i的la...
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多分类 crossentropyloss pytorch 多分类混淆矩阵 文章目录 推荐阅读 前言 混淆矩阵简介 二分类混淆矩阵 一级指标 二级指标 准确率(Accuracy) 精确率(Precision) 召回率(Recall) 特异度(Specificity) 三级指标(F-score) F1-score 多分类混淆矩阵 准确率(Accuracy) 精确率(Precision) 召回率(Recall) 特异度(Specificit...
CrossEntropyLoss传入的值为两个，分别是input和target。输出只有一个Output。更多参数解释如下图所示：二维情况下对应的5分类交叉熵损失计算（官网示例）：高维情况下对应的交叉熵计算：Pytorch中的CrossEntropyLoss()是将logSoftmax()和NLLLoss()函数进行合并的，也就是说其内在实现就是基于logSoftmax()...
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,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p和 1?p,此时表达式为( 的log ?底数是e): 其中: yi—— 表示样本i的label,正类为1 ,负类为0 ...
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)。 2.1,交叉熵(Cross-Entropy)的由来 交叉熵损失的由来参考文档 AI-EDU: 交叉熵损失函数。 1,信息量 信息论中,信息量的表示方式: 《深度学习》(花书)中称为自信息(self...
在分类问题中常用到交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss,有时候还能看到NLLLoss损失,两个损失是有关联的。 1、首先,随机生成一个3 * 3的 tensor,假设该张量test_n是我们的神经网络的输出,一行相当于一个样本的预测结果,如下: 2、使用Softmax处理生成的tensor,这里要对每行元素进行操作,dim=1是对每行的元素进行操作...
二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数 输入维度(batch_size, feature_dim) 输出维度 (batch_size, 1) X_input = torch.tensor[ [2.8883, 0.1760, 1.0774], [1.1216, -0.0562, 0.0660], [-1.3939, -0.0967, 0.5853]] y_target = torch.tensor([1,2,0]) ...
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} = \operatorname{Pr}(t_{i...