接下来,我们将深入探讨这两种损失函数的原理、应用场景及如何在TensorFlow中使用它们。 一、对数似然损失函数(Log Likelihood Loss) 原理 对数似然损失函数,在分类问题中尤为常见,特别是在处理多分类问题时。其基本思想是,对于每个样本,模型会输出一个概率分布,表示该样本属于各个类别的概率。损失函数则通过计算真实标签对...
\text{NLL Loss} = -\frac{1}{5} \left(\log(0.5) + \log(0.7) + \log(0.4) + \log(0.8) + \log(0.6)\right) \approx 0.78\tag{3.2} 上述的计算过程,事实上可以用下面的图2来说说明。 图2 NLL损失 下面是用numpy实现NLLLoss,让我们更加直观理解NLLLoss的计算过程。 importnumpyasnpnp.set_pr...
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,广泛应用于深度学习和人工智能领域。在TensorFlow中,高斯对数似然损失函数(Gaussian Log-Likelihood Loss)是一种常用的损失函数,用于训练概率模型,特别是在回归问题中。 高斯对数似然损失函数是基于高斯分布的最大似然估计而来的。在回归问题中,我们通常假设输出值服从高斯分布,而高斯对数...
关键词:负对数似然损失(Negative Log-Likelihood Loss, NLL)、交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)、分类任务、损失函数、机器学习 Keywords: Negative Log-Likelihood Loss (NLL), Cross-Entropy Loss, Classification Task, Loss Function, Machine Learning 发布于 2024-05-08 20:41・IP 属地江苏 ...
首先,负对数似然损失(Neg Log-Likelihood Loss)是似然函数的负值,它与真实分布的对数似然函数成反比。换句话说,负对数似然损失度量的是模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在二分类问题中,通常使用sigmoid或softmax函数将模型的输出转化为概率形式,然后使用负对数似然损失来度量这些概率与实际标签之间的差异。
探索机器学习中的灵魂指标：负对数似然 在数据驱动的世界里，损失函数如同一面镜子，反映出模型与现实世界契合的程度。当我们需要选择一个合适的模型时，理解负对数似然（Negative Log-Likelihood, NLL）的魔力至关重要。它不仅仅是一个衡量标准，更是一种科学决策的工具。基本原理 想象一下，我们手握一...
4. 负对数似然(Negative log-likelihood, NLL)[1] 由于对数似然是对概率分布求对数,概率 的值为 区间,取对数后为 区间。再在前面加个符号,变成 区间。 写到这你有没有发现,这个公式不就是交叉熵吗?只是少了一项 ,但是真实标签的概率为1,所以省掉了。
1,最大似然损失函数(Likelihood loss) 常用在分类问题上。形式上是把每一个预测值的概率相乘,得到一个损失值。 例如:对一组样本的预测为True(1)概率为[0.4, 0.6, 0.9, 0.1],它们的真实值分别为[0, 1, 1, 0],则损失值为0.6∗0.6∗0.9∗0.9=0.29160.6*0.6*0.9*0.9=0.29160... 为什么...
def gaussian_likelihood_loss(y_true, y_pred): # 分离均值和方差 mu = y_pred[:, :n] # 均值 sigma = y_pred[:, n:] # 方差 # 计算对数似然损失 loss = 0.5 * K.log(sigma) + 0.5 * K.square((y_true - mu) / sigma) # 求平均损失 ...
平均负对数似然函数(Negative Log-Likelihood function)和交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss function)是在机器学习和深度学习领域中常用的损失函数,用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。这两种损失函数在训练神经网络时起着至关重要的作用,能够帮助模型快速收敛并得到准确的预测结果。 平均负对数似然函数通常用于分类...