(二)Cross Entropy Loss定义 1、二分类(sigmoid) sigmoid函数公式如下,将输入映射为一个(0,1)之间的值,表示为分类为 正样本 的概率 \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}\\ 二分类的交叉熵损失公式为: -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}{}(y_{i}logf_{i}+(1-y_{i})log(1-f_{i}))\\其中y...
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度,在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。 交叉熵的值越小,模型预测效果就越好。 交...
labels中的元素实际上意味着在进行CrossEntropyLoss计算时,标签为1的ground truth的索引是多少,以logits中第一个样本为例的话,此时0号元素为ground truth,即数值0.5对应的标签值为1,其他数值对应的标签值为0,在进行CrossEntropyLoss计算时,会由 logits [0.5, 0.2, 0.2, 0.1] 与 label [1, 0, 0, 0] 来计算...
简介:【图像分类】记录一个天坑:二分类网络使用CrossEntropyLoss,loss一直在0.69不收敛的问题 最近在尝试用CrossEntropyLoss(),实现猫狗图像分类的功能。遇到了一个奇怪的问题:loss一直停留在0.69附近,我查了查loss函数的公式,公式如下: 网络预测给出的二类概率向量为[0.5,0.5],也就是a和1-a都是0.5,不管y取值0/...
最近在尝试用CrossEntropyLoss(),实现猫狗图像分类的功能。遇到了一个奇怪的问题:loss一直停留在0.69附近,我查了查loss函数的公式,公式如下: 网络预测给出的二类概率向量为[0.5,0.5],也就是a和1-a都是0.5,不管y取值0/1,整个的平均loss就是-ln(0.5)=0.69,这样网络根本没有学习到东西。
在处理包含多个损失函数融合的场景时，如CTC损失与交叉熵损失（cross entropy loss）融合使用，可能会遇到nan问题。为了解决这个问题，可以采取类似的方法，将`reduction`参数设置为"none"，得到一个loss向量，然后根据向量中的nan值进行处理，比如对非nan损失值取平均，或者在出现全nan情况时设置loss为0。在...
分类问题常用的损失函数为交叉熵(Cross Entropy Loss)。 交叉熵描述了两个概率分布之间的距离,交叉熵越小说明两者之间越接近。 原理这篇博客介绍的简单清晰: https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/52864830 总结:熵是信息量的期望值,它是一个随机变量的确定性的度量。
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间，所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log，...
在分类问题中常用到交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss,有时候还能看到NLLLoss损失,两个损失是有关联的。 1、首先,随机生成一个3 * 3的 tensor,假设该张量test_n是我们的神经网络的输出,一行相当于一个样本的预测结果,如下: 2、使用Softmax处理生成的tensor,这里要对每行元素进行操作,dim=1是对每行的元素进行操作...
交叉熵损失函数在机器学习中扮演核心角色，用于度量真实概率分布与预测概率分布之间的差异，其值越小，表示模型预测效果越好。以二分类交叉熵为例，具体公式如下：\[Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0.2)\]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...