2.1 MAE损失 2.2 MSE损失 2.3 smooth L1损失 总结 常见的损失函数 损失函数:衡量模型参数的质量的函数,衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。ybar与y 之间的差异 损失函数、代价函数、目标函数、误差函数 虽然叫法不同,但都是一样的。 1、分类任务 在分类任务中最多使用的是交叉熵损失函数,下面分多分类和二...
我们用交叉熵损失函数来衡量网络的实际输出与正确标签的差异,利用这种差异经过反向传播去更新网络参数。 交叉熵:它主要刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出,概率分布q为实际输出,则交叉熵定义为: 实际例子: 三、Pytorch 中的 Cross...
我们自然地从多类别逻辑回归公式中推导出交叉熵损失函数,理解交叉熵损失函数的由来。 一、多类别逻辑回归( Multinomial logistic regression ) 我们之间讲解了针对二分类问题的逻辑回归基本模型: 折射:逻辑回归 Logistics regression3 赞同 · 0 评论文章 回顾一下逻辑回归模型的表达式: y=11+ewTx 判别一个数据xp的标...
# some nlp pytorch-loss pytorch版损失函数,改写自科学空间文章,【通过互信息思想来缓解类别不平衡问题】、【将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题】 -[通过互信息思想来缓解类别不平衡问题](https://spaces.ac.cn/archives/7615) -[将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题](https://spaces.ac.cn/ar...
(nn.Module): def __init__(self, reduction="mean", inf=1e12):"""CircleLoss of MultiLabel, 多个目标类的多标签分类场景,希望“每个目标类得分都不小于每个非目标类的得分” 多标签分类的交叉熵(softmax+crossentropy推广, N选K问题), LSE函数的梯度恰好是softmax函数 让同类相似度与非同类相似度之间...
pytorch版损失函数,改写自科学空间文章,【通过互信息思想来缓解类别不平衡问题】、【将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题】 通过互信息思想来缓解类别不平衡问题 将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题 1. Prior-BCE class PriorMultiLabelSoftMarginLoss(nn.Module): def __init__(self, prior=None, ...