深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss二分类交叉熵在二分的情况下,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 p和 1-p,此时表达式为( 的\log底数是e): L=\frac…
(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...
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混淆矩阵(又称误差矩阵)是评判模型结果的指标,属于模型评估的一部分。混淆矩阵多用于判断分类器的优劣,适用于分类型数据模型。如分类树、逻辑回归、线性判别分析等方法。 除了混淆矩阵外,常见的分类型模型判别标准还有ROC曲线和AUC面积,本篇不对另外两种进行拓展。 二分类混淆矩阵 为了便于理解,我们从二分类混淆模型开始...
CrossEntropyLoss传入的值为两个，分别是input和target。输出只有一个Output。更多参数解释如下图所示：二维情况下对应的5分类交叉熵损失计算（官网示例）：高维情况下对应的交叉熵计算：Pytorch中的CrossEntropyLoss()是将logSoftmax()和NLLLoss()函数进行合并的，也就是说其内在实现就是基于logSoftmax()...
nn.crossentropyloss()用法 nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中常用的损失函数之一,用于多分类问题的训练中,它的计算公式如下: $loss(x,y)=-\frac{1}{N}\sum_{i}^{N} y_{i}log(\hat{y_{i}})$ 其中,$N$是训练样本的数量,$y_{i}$是第$i$个样本的实际标签,$\hat{y_{i}}$是模型对第$i$...
而Cross-Entropy Loss则是将交叉熵作为损失函数,在训练过程中最小化其值,从而使模型学习到更准确的概率分布。 接下来,我们将详细讨论Cross-Entropy Loss的计算方法。假设有一个多分类任务,共有C个类别。模型的输出概率分布表示为一个C维向量,记为y,其中每个位置上的值表示该类别的概率。实际标签则是一个C维向量...
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...
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...
\[Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0.2)\]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...