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...
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) ...
binary_crossentropy和BinaryCrossentropy的区别 只能说官⽅的命名有点太随意,使⽤上⼆者有点细微区别。⼀般compile的时候,使⽤的是⼩写的binary_crossentropy y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction...
binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits都是来自torch.nn.functional的函数,首先对比官方文档对它们的区别: 区别只在于这个logits,那么这个logits是什么意思呢?以下是从网络上找到的一个答案: 有一个(类)损失函数名字中带了with_logits. 而这里的logits指的是,该损失函数已经内部自带了计算logit的操作...
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...
灵活调整:根据模型的具体结构和需求,合理选择损失函数。 总之,binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits是PyTorch中处理二分类问题的两种重要损失函数。理解它们的区别和使用场景,有助于在实际应用中更加灵活地选择和调整模型参数,提高模型的训练效果和性能。相关...
binary cross-entropy和categorical cross-entropy主要的差別是他們採用的輸出層採用的激活函數不同,前者是sigmoid後者是softmax。 binary cross-entropy 跟 sigmoid 也可以用在多分類的問題下,其概念就是把多分類當成很多個二元問題來處理。其最主要的差別是:用softmax解多...
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…