概念: Categorical_crossentropy是一种用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。它基于交叉熵的概念,通过计算预测结果与真实标签之间的交叉熵来评估模型的性能。 分类: Categorical_crossentropy属于多分类问题中的损失函数,适用于具有多个类别的分类任务。它可以衡量模型在多个类别上的预测准确性。
在PyTorch中,你可以使用nn.CrossEntropyLoss类来实现这个损失函数。 1.定义 分类交叉熵损失衡量的是模型预测的概率分布与真实标签分布之间的差异。对于多分类问题,通常使用softmax函数将模型的输出转换为概率分布,然后计算与真实标签的交叉熵损失。 数学上,分类交叉熵损失定义为: L=−∑iyilog(pi)L = -\sum_i ...
1. 解释tf.keras.losses.categorical_crossentropy是什么 tf.keras.losses.categorical_crossentropy是TensorFlow和Keras框架中提供的一个损失函数,用于计算多分类问题中的交叉熵损失。交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的一种指标,在多分类任务中,它常用于衡量模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。 2. 阐述...
TensorFlow中,categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy都是交叉熵损失函数,它们的数学意义相同,区别仅在于适用于不同的类别标签编码格式。 当输入数据的类别标签采用独热编码(OneHot Encoding)格式时,模型应采用 categorical_crossentropy 损失函数;当输入数据的类别标签采用序号编码(Label Encoding)格式时,...
观察上式并对比交叉熵公式就可看出,这个损失函数就是 y_i与\theta 的交叉熵 H_y(\theta)。 上面这个交叉熵公式也称为binary cross-entropy,即二元交叉熵。从 l(\theta) 的公式可以看到,它是所有数据点的交叉熵之和,亦即每个数据点的交叉熵是可以独立计算的。这一点很重要。 必须注意,只有当观察值 \left\...
categorical_crossentropy在keras中的实现原理 在Keras中,categorical_crossentropy是一个常用的损失函数,用于多分类问题中。这个损失函数的实现原理相对简单,主要涉及到概率分布的计算和交叉熵的计算两部分。 首先,我们需要了解什么是概率分布。对于多分类问题,我们希望模型输出的结果能够对每个类别分别给出一个概率值,表示...
categorical_crossentropy loss(交叉熵损失函数) 讲交叉熵损失函数,我想先从均方差损失函数讲起 均方差损失函数 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值。比如对于一个神经元(单输入单输出,sigmoid函数),定义其代价函数为 ...
Categorical Crossentropy Sparse Categorical Crossentropy Poison Loss 什么是损失函数? 损失函数是用来评估模型对于数据集的拟合程度,即预测结果与真实标签的偏差。如果模型预测的结果是正确的,则其损失函数的值会很小;如果模型预测的结果是错误的,则其损失函数的值会很大 在深度学习中,计算损失可以获得模型权重的梯度,...
笔记|损失函数 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...
对于二分类问题,损失函数用binary_crossentropy 对于多分类问题 如果label是one-hot编码,用categorical_crossentropy 如果label是整数编码,用sparse_categorical_crossentropy 备注: one-hot编码就是在标签向量化的时候,每个标签都是一个N维的向量(N由自己确定),其中这个向量只有一个值为1,其余的都为0 ...