Focal Loss 公式2: FL(p_t)=-\alpha_t(1-P_t)^\gamma{log(p_t)} : \alpha_t 一般设置为25。 代码: import torch import torch.nn.functional as F def focal_loss(logits, labels, gamma=2, reduction="mean"): ce_loss = F.cross_entropy(logits, labels, reduction="none") log_pt = -...
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 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...
nll_loss(log_softmax_output, target) print(nll_loss_output) # tensor(2.2273) CE = nn.CrossEntropyLoss() CE_output = CE(output, target) print(CE_output) # tensor(2.2273) cross_entropy_output = F.cross_entropy(output, target) print(cross_entropy_output) # tensor(2.2273) # 可以看出 ...
主要从原理上理解NLL, BCE, CE loss,概率与似然的区别,从数学与信息论的角度看待交叉熵。, 视频播放量 6804、弹幕量 8、点赞数 188、投硬币枚数 91、收藏人数 286、转发人数 13, 视频作者 如果我听歌可眼红丶, 作者简介 ,相关视频:斯坦福李飞飞最新演讲:Ai的历史和未来
Cross-Entropy Loss的计算公式如下: \[ Loss = -\sum_{i=1}^{C} t_i \log(y_i) \] 其中,\(t_i\)表示实际标签的第i个位置上的值,\(y_i\)表示模型输出的第i个位置上的值。对于真实类别位置上的输出值,我们希望它越大越好,因为它表示模型判断这个类别的概率越大。而对于其他位置上的输出值,我们...
接下来,让我们探讨cross entropy loss的范围。由于交叉熵损失是负对数似然的平均值,它的范围是从0到正无穷。当所有样本的预测概率完全匹配真实标签时,交叉熵损失为0,表示模型完美地拟合了数据。当模型的预测概率与真实标签之间存在差异时,交叉熵损失将大于0,表示模型的拟合程度较差。 此外,交叉熵损失的范围取决于概率...
Loss = -1/2(1*log(0.7) + 1*log(0.2))同样，在多分类中，如：X = [[0.1,0.2,0.7], [0.2,0.5,0.3]], Y = [2,1]Loss = -1/2(log(0.7) + log(0.5))这里的M代表类别，i是样本，yic是标签对应的预测概率。交叉熵与相对熵的亲密关系 在训练过程中，交叉熵与相对...
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 假设 是一对训练样本, 是训练数据, 是对于分类的one hot向量(该向量只有真实分类的参数为1,其余位数均为0)。假设通过softmax算得预测值 ,则损失表示如下: 很明显的我们看到这个损失涉及到了哪些参数,只有两个,那就预测值和真实值。这里的真实值采用one hot encoding,预测值则必须是概率分布。