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...
翻译一下就是说将sigmoid层和binaray_cross_entropy合在一起计算比分开依次计算有更好的数值稳定性,这主要是运用了log-sum-exp技巧。 那么这个log-sum-exp主要就是讲如何防止数值计算溢出的问题: l o g s u m e x p ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) = l o g ( ∑ i = 1 n e x i )...
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...
loss = self.binary_cross_entropy(logits, labels, weight) return loss 通过源码我们可以看出,BCELoss实际上是对BinaryCrossEntropy的一层封装(weight为None代表各个样本权重值相同)。 2.2 实例验证 下面我们通过一个实例来验证源码解析部分的结论。 实例中我们将weight设置1.0,即各个样本权重相同,等价于BCELoss中参数...
sigmoid和softmax是神经网络输出层使用的激活函数,分别用于两类判别和多类判别。 binary cross-entropy和categorical cross-entropy是相对应的损失函数。 对应的激活函数和损失函数相匹配,可以使得error propagation的时候,每个输出神经元的“误差”(损失函数对输入的导数)恰等于其输出与ground truth之差。
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...