结果和第4步的结果一样,所以可以发现,NLLLoss就是做了第4步的工作(对经过log和softmax后的结果进行处理),取target对应位置的值,取负数后相加求平均。 6.来对比下CrossEntropyLoss,将第1的input_和target输入到CrossEntropyLoss,得到如下结果 和第4、5步的输出结果相同。说明CrossEntropyLoss内部做了softmax和log。
crossentropyloss值域交叉熵是机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,而交叉熵损失函数的取值范围也是我们需要探讨的重要问题之一。 交叉熵损失函数是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法,常用于分类问题中。在深度学习中,交叉熵损失函数通常与Softmax函数结合使用,用来衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的...
以一个直观的示例来说明，当我们计算loss时，比如得到的预测结果是tensor(0.9703)，这在NLLLoss中已经是最终结果，而在CrossEntropyLoss中，它会先通过softmax函数进行转换，然后再计算交叉熵，省去了手动删除负号的过程。如果打印出变量，例如softmax后的结果，你会发现它们全部是负数，这是因为softmax函...
深入理解：交叉熵损失函数在机器学习中的魔力 在机器学习的世界里，交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)宛如一道桥梁，连接着模型预测与真实概率之间的桥梁。它衡量的是两个概率分布间的差异，数值越小，模型性能越佳。让我们一起探索其在二分类和多分类问题中的应用以及它与相对熵(KL散度)、极大似然估计...
\[Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0.2)\]在此公式中，X表示样本等于特定类别的概率向量，Y为样本的标签，此例中Y为[1,0]，计算交叉熵损失。对于多分类问题，交叉熵公式为：\[Loss = -1/2(log0.7+log0.5)\]在交叉熵定义中，M代表类别总数，i表示第i个样本，yic表示第i个样本类别c...
主要从原理上理解NLL, BCE, CE loss,概率与似然的区别,从数学与信息论的角度看待交叉熵。, 视频播放量 6804、弹幕量 8、点赞数 188、投硬币枚数 91、收藏人数 286、转发人数 13, 视频作者 如果我听歌可眼红丶, 作者简介 ,相关视频:斯坦福李飞飞最新演讲:Ai的历史和未来
作为一种损失函数，交叉熵的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出 loss ...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 使用这个loss函数,出现loss出现负数的情况,在理论情况下,这个函数应该是不会存在负数的情况,查看这个函数的具体表达为: 该函数定义为: tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) ...
接下来,让我们探讨cross entropy loss的范围。由于交叉熵损失是负对数似然的平均值,它的范围是从0到正无穷。当所有样本的预测概率完全匹配真实标签时,交叉熵损失为0,表示模型完美地拟合了数据。当模型的预测概率与真实标签之间存在差异时,交叉熵损失将大于0,表示模型的拟合程度较差。 此外,交叉熵损失的范围取决于概率...
nn.CrossEntropyLoss，适用于多分类任务，其输入需包含网络的输出和一个整数形式的目标标签（非one_hot编码）。它内部结合了LogSoftmax和NLLLoss。在二分类场景中，预测概率为[公式]和[公式]，计算公式为[公式]，其中[公式]代表真实标签（1为正类，0为负类），[公式]是预测为正类的概率。对于多分类...