cross entropyloss公式交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)公式为:L = - [y log y^ + (1 - y) log (1 - y^)]。 其中,y表示样本标签,y^表示模型预测值。交叉熵损失函数用于度量两个概率分布之间的距离,在机器学习中常用于分类问题。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | ...
loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduction_indices=[1])) # numpy version loss = np.mean(-np.sum(y_*np.log(y), axis=1)) # pytorch version entroy=nn.CrossEntropyLoss() output = entroy(input, target) 交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程...
cross_entropy(predicted1, truth)) 上面的输出结果为: tensor([[-0.9459, -1.0459, -1.3459]]) tensor(0.9459) tensor(0.9459) 可以看到truth中的值就是log_softmax结果后的数组的idx,即truth的0对应-0.9459的位置,将-0.9459取出后取负数便为NLLLoss的结果。同样地,若truth的值为1,那么第二行和第三行的...
结合多分类的交叉熵损失函数公式可得,模型 1 的交叉熵为:sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 0 * log(0.3) + 1 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 1 * log(0.4) + 0 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(1 * log(0.1) + 0 * log(0.2) + 0 * log(0....
torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') # function torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')input(Tensor)– 任意维度的张量 target(Tensor)– 和输入一样的shape,但值必须在0-...
crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target)print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output) 最后计算得到的结果为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 x_input:tensor([[2.8883,0.1760,1.0774],[1.1216,-0.0562,0.06...
特别注意的是,binary entropy loss是针对类别只有两个的情况,简称bce loss,损失函数公式为: 二、weighted loss 由于交叉熵损失会分别评估每个像素的类别预测,然后对所有像素的损失进行平均,因此我们实质上是在对图像中的每个像素进行平等地学习。如果多个类在图像中的分布不均衡,那么这可能导致训练过程由像素数量多的类...
CrossEntropyLoss的计算公式为(本质上是交叉熵公式+softmax公式): BCEWithLogitsLoss和BCELoss的predict和target必须保持维度相同,即同时是一维张量,或者同时是二维张量,例如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 m=nn.Sigmoid() loss=nn.BCELoss() ...
多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。 均方误差(Mean Squared Error / MSE):在回归问题中常用,计算预测值与真实值之差的平方平均。 均方根误差(Root Mean Squared Error / RMSE):MSE的平方根,也是回归任务中的损失函数。
信息量计算公式为：[公式]。熵描述整个概率分布的平均信息量，公式为：[公式]。相对熵（KL散度）衡量两个概率分布的差异，公式为：[公式]。交叉熵简化了KL散度的使用，定义为：[公式]。交叉熵损失的计算方法基于单个样本，真实分布为[公式]，网络输出分布为 [公式]，总类别数为n。计算公式为：[公式]...