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 .....
2. 样本不平衡对Binary Cross Entropy的影响 当样本类别不平衡时,即某一类的样本数量远多于另一类,BCE损失函数会倾向于优化数量较多的类别,因为数量较多的类别在损失函数中的占比更大。这会导致模型在预测时偏向数量多的类别,从而降低对少数类的识别能力。 3. 解决样本不平衡问题的几种方法 数据层面: 过采样:增...
对于错误的预测,它应该返回高值,对于良好的预测,它应该返回低值。 对于像我们的示例这样的二分类,典型的损失函数是binary cross-entropy / log。 损失函数:二值交叉熵/对数(Binary Cross-Entropy / Log )损失 如果您查看此损失函数,就会发现: ▲ 二值交叉熵/对数 其中y是标签(绿色点为1 , 红色点为0),p(y...
一、概述 BCELoss(Binary Cross-Entropy Loss):这是PyTorch中的一个类,位于torch.nn模块。它接受模型输出的概率值(即已经通过sigmoid或softmax激活函数处理后的值)作为输入,并计算与真实标签之间的二元交叉熵损失。 BCEWithLogitsLoss(Binary Cross-Entropy with Logits Loss):这是一个函数,位于torch.nn.functional模块。
对于像我们的示例这样的二分类,典型的损失函数是binary cross-entropy / log。 损失函数:二值交叉熵/对数(Binary Cross-Entropy / Log )损失 如果您查看此损失函数,就会发现: 二值交叉熵/对数 其中y是标签(绿色点为1 , 红色点为0),p(y)是N个点为绿色的预测概率。 这个公式告诉你,对于每个绿点(y =...
再使用F.binary_cross_entropy_with_logits验证一下,直接输入神经网络的输出和真值的概率分布, 相比F.binary_cross_entropy函数,F.binary_cross_entropy_with_logits函数在内部使用了sigmoid函数,也就是 F.binary_cross_entropy_with_logits = sigmoid + F.binary_cross_entropy。
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...
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binary_crossentropy多标签公式 binary_crossentropy是多标签分类问题中常用的损失函数之一，其公式如下：L=−∑p(y^i)logp(y^i)\text{L}=-\sump(y^i)\logp(y^i)L=−∑p(y^i)logp(y^i)其中，p(y^i)表示第i个样本属于正类的概率，log表示以e为底的对数。对于多标签分类问题，每个样本可能...
后半部分亦然,当期望值yi 为0,p(yi)越接近1, 则1-p(yi)约接近0. 在pytorch中,对应的函数为torch.nn.BCELossWithLogits和torch.nn.BCELoss https://towardsdatascience.com/understanding-binary-cross-entropy-log-loss-a-visual-explanation-a3ac6025181a...