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...
原文链接:https://www.cnblogs.com/jiashun/p/CrossEntropyLoss.html 1、说在前面 最近在学习object detection的论文,又遇到交叉熵、高斯混合模型等之类的知识,发现自己没有搞明白这些概念,也从来没有认真总结归纳过,所以觉得自己应该沉下心,对以前的知识做一个回顾与总结,特此先简单倒腾了一下博客,使之美观一些,再...
原因是如果在Spring Cloud Consul中使用相同的节点id进行注册,那么Consul将会将它们视为同一个节点,并将...
A CUDA assertion error pops up when setting --no_lsgan. It seems it's because there are negative values thrown into the nn.BCELoss(). Get's fixed applying nn.BC...
logloss也叫cross-entropy(交叉熵),用来衡量两个分布的相似程度。 交叉熵本身可以分解为P本身的信息熵+分布P和分布q之间的距离。这里P是样本的真实分布信息,信息熵一定。所以最小化交叉熵就变成了最小化分布p和q之间的距离,也就是样本分布和模型估计间的距离,如下 ...
论文--毕业论文 文档标签: 损失类型函数LossforclasslossClass二进制 系统标签: binaryfunctions二进制scoring函数misclassi Loss Functions for Binary Class Probability Estimation and Classification: Structure and Applications Andreas Buja 1 Werner Stuetzle 2 Yi Shen 3 November 3, 2005 Abstract What are the...