Cross Entropy Loss,中文名为交叉熵损失,是一种常用于计算机视觉和自然语言处理等领域的损失函数。在深度学习中,损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差距,从而指导模型参数的调整。交叉熵损失是一种常见的损失函数,它在分类问题中表现出色,特别是在多分类问题中。 交叉熵损失的计算方法是基于信息论中的交叉熵概念...
TL, DR: 发现 softmax cross-entropy (SCE) loss and its variants 可能让特征比较分散(分布比较集中的好处是便于采样更多数据). 因此本文提出了Max-Mahalanobis Center(MMC) loss 让特征更集中. softmax cross-entropy (SCE) 这个损失函数在分类任务上用途广泛. 本文提出了 MMC Loss, 二者的区别在于: 作者首先...
如果觉得手动加sigmoid函数麻烦,可以直接调用nn.BCEwithlogitsloss。1 2 3 4 5 # class 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...
Cross-entropy loss is widely used in machine learning for classification tasks. It is an objective function that measures the dissimilarity between the predicted probability distribution and the true distribution of thetarget variables. In some cases, we may want to assign different weights to differen...
2. Lower Bounds on Cross-Entropy Loss 本节描述了一种框架来计算在对抗攻击下交叉熵损失的下界。该框架可用于普通离散分布和两种高斯混合分布下下对于带有对抗扰动样本的二分类问题。 2.1 问题描述 x表示X分部空间下的输入样本图片,y=1或-1,表示二分类下的标签,而f描述x到y的映射关系,即分类函数。这里作者引入...
交叉熵损失函数crossentropyloss 交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)是在深度学习中最常用的损失函数之一。它被广泛应用于分类任务,尤其是在分类问题中使用Softmax函数作为激活函数时。 在这篇文章中,我将详细介绍交叉熵损失函数的定义、数学原理以及它在深度学习中的应用。我将一步一步地解释交叉熵的概念,并说明...
3、 交叉熵损失函数 Cross Entropy Error Function 3.1、表达式 在二分类的情况 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 和 。此时表达式为: 其中: - y——表示样本的label,正类为1,负类为0 - p——表示样本预测为正的概率 ...
《Generalized Cross Entropy Loss for Training Deep Neural Networks with Noisy Labels》Z Zhang, M R. Sabuncu [Cornell University] (2018) http://t.cn/R1qlywY view:http://t.cn/R1qlywj
在本文中,将会依次介绍交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)以及与之相关的温度系数(Temperature Coefficient)的概念和应用。首先,将对交叉熵损失函数进行定义和原理的阐述,探讨其在机器学习和深度学习中的重要性和应用场景。然后,将介绍温度系数的概念,解释其在交叉熵损失函数中的作用和意义。通过对这两个概念的深入理解...
二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于二分类问题,衡量的是sigmoid函数输出的概率与真实标签间的距离。 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。