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 | ...
计算公式:cross_entropy=−∑k=1N(pk∗logqk) 其中,p表示真实值,在公式中时one-hot形式;q表示预测值。 因为p的值不是0就是1,又是乘法,所以只要知道1对应的index就可以了,其他运算没必要做。 刚才说了q是预测值,因为神经网络最后一层分类总是接softmax,所以可以把q直接看为是softmax后的结果。
nll_loss (negative log likelihood loss),函数表达式为 f(x,class)=−x[class] 例如假设 x=[1,2,3],class=2 ,那么 f(x,class)=−x[2]=−3。 因此交叉熵的计算公式可表示为: cross_entropy =−∑k=1N(pk∗logqk) 其中p 表示真实标签值,在这个公式中是one-hot形式; q 是预测值...
FYI: e指数的结果始终为正;根据公式也能看出来,每个类别的概率介于0,1之间,所有类别的概率加一起为1。 举例说明: 利用one-hot编码将labels转成跟预测概率长度相等的向量,e.g.,label为1,经过one-hot编码之后为[0, 1]。 FYI: Pytorch里面计算CrossEntropyLoss时,这个步骤自动执行。 仅考虑正确类别对应的预测概...
pytorch的计算示例: importtorchimportmath# 可以指定用平均值(mean)还是总和(sum),上面的公式仅列出总和loss=torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')# nn.CrossEntropyLoss会对输入值做softmax(做exp),故这里为了方便说明,指定exp后的值input=torch.tensor([[math.log(0.4),math.log(0.4),math.log(0.2)...
一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5: ...
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]...
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() ...
(1)计算公式 (2)代码实现 经过softmax计算概率值 经过log函数取对数,因为输入为(0,1),所以经过log后就会变成(-∞,0),取绝对值后,取值范围又变成了(0,+∞) 计算NLLLoss损失 importtorch.nnasnnimporttorch x = torch.randn((2,3,4)) y = torch.tensor([[0,1,3],[1,0,1]]) # 形状(2,3) ...
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 复制 x_input:tensor([[2.8883,0.1760,1.0774],[1.1216,-0.0562,0.0660],[-1.3939,-0.0967,0.5853]])y_...