CrossEntropyLoss =()−log(pi) ##语义分割任务,如果这个pixel的类别,即ground trut中的标号是4,选择p向量中第4个元素p4,再取-log , 就是这个pixel的交叉熵loss = -log(p4) ,把整张图片所有的pixel的loss求和或者求平均就是整个图片的loss。 通常这里是多张图片组成一个batch,计算一个batch即多张图所有p...
研究者发现,对于分类问题而言,最好采用 Cross−Entropy Loss(交叉熵损失)与 softmax 的输出配合使用,以达到最好的训练效果。 在训练中,单独作为一层的 softmax 需要能够进行前向传播和反向传播,因此需要得到 softmax 函数的导数。下面就详细总结求导过程。 softmax函数的导数 作为网络的一层,假定已经知道损失函数...
print(loss.data, loss.grad, loss.grad_fn) # tensor(40.) None <MeanBackward0 object at 0x000001EBE79D8208> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 具体自动求导机制见链接。 二、叶子张量 对于任意一个张量来说,我们可以用 tensor....
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 2.分析交...
Cross Entropy是分类问题中常见的一种损失函数,我们在之前的文章提到过二值交叉熵的证明和交叉熵的作用,下面解释一下交叉熵损失的求导。 首先一个模型的最后一层神经元的输出记为f0...fif_{0}...f_{i}f0...fi, 输出经过softmax激活之后记为p0...pip_{0}...p_{i}p0...pi,那么: ...
('Loss 1') 64 plt.ylabel('Loss 2') 65 plt.subplot(1, 2, 2) 66 plt.scatter(grad_1*1E6, grad_2*1E6, color = 'blue') 67 plt.xlabel('Gradient 1') 68 plt.ylabel('Gradient 2') 69 plt.savefig('softmax cross-entropy loss.png', bbox_inches='tight', dpi=500) 70 plt.show(...
softmax 和 cross entropy 是机器学习中很常用的函数,softmax 常用来作为 DNN 分类网络最后一层的激活函数,而 cross entropy 也是一种常用的 loss function。熟悉两者的求导有助于理解为什么 tensorflow 会把这两个函数封装成一个 fun
正文 在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑. softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy...
categorical_crossentropy loss(交叉熵损失函数) 讲交叉熵损失函数,我想先从均方差损失函数讲起 均方差损失函数 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值。比如对于一个神经元(单输入单输出,sigmoid函数),定义其代价函数为 ...