一、F.cross_entropy( ) 这个函数就是我们常说的softmax Loss。这里暂时只说一下pytorch中该函数的用法(主要是一些平时被忽略的参数) 函数原型为: cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 1. input 一个shape为[N,C]...
【深度学习基础】交叉熵损失函数 (Cross-Entropy Loss Function)由来原理场景示例详解 1. 由来 2. 原理 3. 使用场景 4. 交叉熵损失函数公式及Python实现 4.1 二分类交叉熵损失 4.2 多分类交叉熵损失 4.3 实现自定义交叉熵损失函数 5. 其他类似概念 6. 详细区别 7. 官方链接 【深度学习基础】交叉熵损失函数 (...
1.3 Cross Entropy Loss Function(交叉熵损失函数) 1.3.1 表达式 (1) 二分类 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 p 和1-p ,此时表达式为(log 的底数是 e): L = \frac{1}{N}\sum_{i} L_i = \frac{1}{N}\sum_{i}-[y_i\cdot log(p_i...
在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`类来计算交叉熵损失函数。下面是用于计算交叉熵的Python代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn #设置随机种子以便结果可复现 #假设有4个样本,每个样本有3个类别 # 模型预测的概率值(未经过 softmax) logits = torch.randn(4, 3) targets =...
实现“cross entropy python”流程 1. 理解交叉熵(Cross Entropy) 在解释交叉熵之前,我们需要先了解熵(Entropy)。熵是信息论中的一个概念,用来衡量一个随机变量的不确定性。在机器学习中,我们可以将熵理解为预测结果的不确定性。而交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的差异。
用Python和Pytorch实现softmax和cross-entropy softmax激活函数 softmax激活函数将包含K个元素的向量转换到(0,1)之间,并且和为1,因此它们可以用来表示概率。 python: defsoftmax(x):returnnp.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) x=np.array([0.1, 0.9, 4.0])...
其中,H(P, Q)表示真实分布P和模型分布Q之间的Cross Entropy,p(x)表示真实分布的概率,q(x)表示模型分布的概率。 二、Cross Entropy的Python实现 2.1 导入相关库 我们需要导入Python中的相关库,包括numpy和math。代码如下: ```python import numpy as np import math ``` 2.2 定义Cross Entropy函数 接下来,我...
首先介绍entropy的概念,entropy中文称作熵,用来表达uncertainty(不确定性)和chaos(混乱度),是由克劳修斯(T.Clausius) 于1854年提出的。 一般将entropy的表达式定义为: 对于当前分布上的每一个i的取值,每一个i的probability与log下的probability的乘积。 我们以具体代码示例: ...
而交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss Function)则是其中一种常见的损失函数。它常用于分类问题中,特别是在神经网络的训练过程中。本文将详细解释什么是交叉熵损失函数,以及如何使用Python中的PyTorch库来实现它。 二、交叉熵损失函数的基本概念 交叉熵损失函数,也称为对数损失函数或logisticloss function,源自信息论中...
a=F.cross_entropy(logits,torch.tensor([3]))# 这里要格外注意,cross_entropy函数默认包含了softmax功能,因此后面要传入的是logits, # 此时若传入pred,再运行上段代码时会额外进行一次softmaxprint('a:',a)# 这里若想自己手动完成,则要改写代码为.bll_loss函数 ...