区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。 五、binary_cross_entropy binary_cross_entropy是二分类的交叉熵,实际是多分类softmax_cross_entropy的一种特殊情况,当多分类中,类别只有两类时,即0或者1,即...
0和1的值,这时候就可以将多分类“变成” 多个二分类,如下图:其中yi就是某个类别的label,h(xi)是模型类别输出的结果。 3、softmax_cross_entropy,sigmoid_cross_entropy的区别,字面上区别就是:softmax,sigmoid。其实通过上面分析,我们的cross_entropy的定义域(自变量) 的取值范围是0-1的,然而模型神经元输出(通...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是 softmax_cross_entropy_with_logits 的易用版本,除了输入参数不同,作用和算法实现都是一样的。 区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。 五、binary_cross...
在PyTorch框架中,处理二分类问题时经常会用到两种损失函数:binary_cross_entropy(BCELoss)和binary_cross_entropy_with_logits(BCEWithLogitsLoss)。尽管它们的目的相似,但在使用方法和内部实现上存在显著差异。本文将简明扼要地介绍这两种损失函数,帮助读者在实际应用中选择合适的工具。 一、概述 BCELoss(Binary Cross-...
1 binary_cross_entropy用于二分类损失,使用sigmoid激活函数import tensorflow as tf import numpy as np import keras.backend as K import keras def sigmoid(x): return 1.0/(1+np.exp(-x)) y_true = np.array…
交叉熵损失函数Cross-entropy loss及比较 交叉熵和Sigmoid 交叉熵和对数损失函数 交叉熵和极大似然函数 交叉熵和平方差损失函数 交叉熵和Sigmoid sigmoid一般在神经网络中作为**函数,交叉熵作为损失函数。 但是交叉熵可以由sigmoid推导而来。 交叉熵和对数损失函数 两者本质上没有差别。 交叉熵和极大似然函数 联系:交叉...
关于binary_crossentropy和categorical_crossentropy的区别 deliciouspoison student10 人赞同了该文章 看了好久blog,感觉都不够具体,真正到编程层面讲明白的没有看到。 下午自己摸索了一下,大概算明白了: 以下结论基于keras 1.CECE=−∑i=0nyilogfi(xi) ...
损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系,cross_entropy交叉熵是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距。在介绍softmax_cross_entropy,binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前,先
1.binary_crossentropy交叉熵损失函数,一般用于二分类: 这个是针对概率之间的损失函数,你会发现只有yi和ŷ i是相等时,loss才为0,否则loss就是为一个正数。而且,概率相差越大,loss就越大。这个神奇的度量概率距离的方式称为交叉熵。2.categorical_crossentropy分类交叉熵函数:交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为...
的确binary_cross_entropy_with_logits不需要sigmoid函数了。 事实上,官方是推荐使用函数带有with_logits的,解释是 This loss combines a Sigmoid layer and the BCELoss in one single class. This version is more numerically stable than using a plain Sigmoid followed by a BCELoss as, by combining the ope...