binary_cross_entropy是一个常用于二元分类问题的损失函数。它的计算公式如下: L=−(1)×(log (y)×(1−y)+(1−log (1−y))×y)\text{L} = -\left( y \times \log(1-y) + (1-y) \times \log(y) \right)L=−(1−y)×log(y)+(1−y)×log(1−y) 其中: LLL 是损失...
Binary cross entropy 二元交叉熵是二分类问题中常用的一个Loss损失函数,在常见的机器学习模块中都有实现。本文就二元交叉熵这个损失函数的原理,简单地进行解释。 首先是二元交叉熵的公式 : L o s s = − 1 N ∑ i = 1 N y i ⋅ log ( p ( y i ) ) + ( 1 − y i ) ⋅ l .....
Binary_Cross_Entropy,下面简称BCE,是二分类问题中常见的损失函数,公式如下: loss=−1n∑k=1n[yklog(pk)+(1−yk)log(1−pk)] 其中n是该batch的数据数量,k代表该batch的第k个数据 yk是真实的标签,取值一般是非0即1 pk是神经网络预测的值,网络的上一层输出zk经过了sigmoid的激活得到pk,pk取值范围是(...
[可视化理解Binary Cross-Entropy](McGL:可视化理解Binary Cross-Entropy)
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-...
二元交叉熵(Binary cross entropy)是二分类中常用的损失函数,它可以衡量两个概率分布的距离,二元交叉熵越小,分布越相似,其公式如下: 我们用jupyter notebook举例解释一下, 假设1个图像样本由神经网络处理后的输出是 size 10×4 的tensor,随机生成一个tensor, ...
BCEloss(包含weight)的计算验证过程如下:importtorchimporttorch.nnasnndefbinary_cross_entropyloss(prob...
更为一般的表达式: (1) 似然函数: (2) 对数似然函数: 如果以上式作为目标函数,就需要最大化对数似然函数,我们这里选择最小化负的对数似然函数 (3) 对J(w)求极小值,对 求导 (4) 上述中 表示第i个样本的第j个属性的取值。 于是 的更新方式为: ...
softmax_cross_entropy_with_logits计算过程 1、对输入进行softmax softmax公式 举个例子:假设你的输入S=[1,2,3],那么经过softmax层后就会得到[0.09,0.24,0.67],这三个数字表示这个样本属于第1,2,3类的概率分别是0.09,0.24,0.67。 2、计算交叉熵