因此,没有统一的阈值可以将正sample-to-class与负sample-to-class进行分离。为了弥合这一差距,本文设计一种用于人脸识别模型训练的UCE (Unified Cross-Entropy)损失,该损失建立在所有正sample-to-class相似度都应大于负sample-to-class相似度的重要约束之上。UCE损失可以与margin相结合,以进一步提高性能。使用UCE损失训...
TL, DR: 发现 softmax cross-entropy (SCE) loss and its variants 可能让特征比较分散(分布比较集中的好处是便于采样更多数据). 因此本文提出了Max-Mahalanobis Center(MMC) loss 让特征更集中. softmax cross-entropy (SCE) 这个损失函数在分类任务上用途广泛. 本文提出了 MMC Loss, 二者的区别在于: 作者首先...
crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target)print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output) 最后计算得到的结果为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x_input:tensor([[2.8883,0.1760,1.0774],[1.1216,-0.0562,0.0660],[-1...
Cross Entropy Loss,中文名为交叉熵损失,是一种常用于计算机视觉和自然语言处理等领域的损失函数。在深度学习中,损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差距,从而指导模型参数的调整。交叉熵损失是一种常见的损失函数,它在分类问题中表现出色,特别是在多分类问题中。 交叉熵损失的计算方法是基于信息论中的交叉熵概念...
机器学习---交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数 一.概念引入 1.损失函数 损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。在机器学习中,损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系,即通过最小化损失函数求解和评估模型。 不同的任务...
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...
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
交叉熵损失函数crossentropyloss-概述说明以及解释 1.引言 1.1概述 概述: 在深度学习领域,交叉熵损失函数是一种常用的损失函数,用于衡量模型输出的概率分布与实际标签之间的差异。它在分类任务中特别有效,能够帮助模型更好地学习并提高准确性。 交叉熵损失函数的核心思想是通过比较实际标签的分布和模型输出的概率分布,来...
我们都知道损失函数有很多种:均方误差(MSE)、SVM的合页损失(hinge loss)、交叉熵(cross entropy)。这几天看论文的时候产生了疑问:为啥损失函数很多用的都是交叉熵(cross entropy)?其背后深层的含义是什么?如果换做均方误差(MSE)会怎么样?下面我们一步步来揭开交叉熵的神秘面纱。
本文的目的是探讨和说明cross-entropy loss与温度系数之间的关系。通过对cross-entropy loss和温度系数的概念和原理进行介绍和分析,我们将深入了解温度系数在cross-entropy loss中的作用和意义。本文的目的是通过对相关理论和应用场景的阐述,帮助读者更好地理解cross-entropy loss和温度系数的内涵和实际应用。 在本文的目的...