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 | ...
loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduction_indices=[1])) # numpy version 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...
cross_entropy(predicted1, truth)) 上面的输出结果为: tensor([[-0.9459, -1.0459, -1.3459]]) tensor(0.9459) tensor(0.9459) 可以看到truth中的值就是log_softmax结果后的数组的idx,即truth的0对应-0.9459的位置,将-0.9459取出后取负数便为NLLLoss的结果。同样地,若truth的值为1,那么第二行和第三行的...
特别注意的是,binary entropy loss是针对类别只有两个的情况,简称bce loss,损失函数公式为: 二、weighted loss 由于交叉熵损失会分别评估每个像素的类别预测,然后对所有像素的损失进行平均,因此我们实质上是在对图像中的每个像素进行平等地学习。如果多个类在图像中的分布不均衡,那么这可能导致训练过程由像素数量多的类...
loss=-log(a) 当y=0 时,即标签值是 0 ,是个反例,加号前面的项为 0 : loss=-log(1-a) 横坐标是预测输出,纵坐标是损失函数值。 y=1 意味着当前样本标签值是1,当预测输出越接近1时,损失函数值越小,训练结果越准确。当预测输出越接近0时,损失函数值越大,训练结果越糟糕。此时,损失函数值如下图所示。
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)]],requires_grad=Tr...
1.Cross_entropy公式及导数推导 损失函数: a=σ(z), where z=wx+b 利用SGD等算法优化损失函数,通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数: 对两个参数权重和偏置进行求偏导: 推导过程如下(关于偏置的推导是一样的): Note:这个推导中利用了sigmoid激活函数求导,才化简成最后的结果的。sigmoid求导详解 ...
(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) ...
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。
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...