Loss_{all}=Loss_{cat} +Loss_{dog}+Loss_{fish}=1.2040+0.6931+1.2040=3.1011 从这两种情况的结果也可以看出,预测分布越接近真实分布,交叉熵损失越小,反之损失越大。 对一个batch,多标签分类任务的交叉熵损失函数计算方法为: Loss = \frac{1}{batch\_size}\sum_{j=1}^{batch\_size}{\sum_{i=1}...
1. Cross Entropy Loss 原理 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是深度学习中常见的损失函数,torch.nn.functional 里的cross_entropy loss=F.cross_entropy(logits, target) 其中logits 是网络输出的概率向量,形状为 (N,C),target 是真实标签,形状为 (N,) ,其中 N 表示batch size, C 表示类别数。 使用这个函...
pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid，随后再放到传统的交叉熵函数中，就会...
作为一种损失函数，交叉熵的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出 loss...
以分类问题来说，概率也可以用MSE做loss啊，没什么问题，收敛慢而已，讲道理嘛。交叉熵对应的是KL散度...
熵就是不确定程度。交叉熵，知道一个东西之后 另一个东西的不确定度。机器学习可以看做根据特征猜label...
在第2步中,我们通常会见到多种损失函数的定义方法,常见的有均方误差(error of mean square)、最大似然误差(maximum likelihood estimate)、最大后验概率(maximum posterior probability)、交叉熵损失函数(cross entropy loss),下面我们就来理清他们的区别和联系。一般地,一个机器学习模型选择哪种损失函数,是凭借经验而...
维基上corss entropy的一部分 知乎上也有一个类似问题:https://www.zhihu.com/question/36307214 cross entropy有二分类和多分类的形式,分别对应sigmoid和softmax The logistic loss is sometimes called cross-entropy loss. It is also known as log loss...
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
# loss tensor(0.4621) """ 4 在二分類任務中輸出1通道後sigmoid還是輸出2通道softmax? 當語義分割任務是二分類時,有兩種情況(1)最後一個卷積層直接輸出1通道的feature map,做sigmoid後用binary_cross_entropy函式計算損失(2)最後一個卷積層輸出2channel的feature map,在通道維度做softmax,然後利用cross_entropy計...