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...
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...
交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss) 交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数,其具体公式为: 1.交叉熵损失函数由来 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性。首先我们来了解几个概念。… 汤姆和杰瑞 熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍 deeph...发表于...
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...
3、 交叉熵损失函数 Cross Entropy Error Function 3.1、表达式 在二分类的情况 模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 。此时表达式为: 其中: - y——表示样本的label,正类为1,负类为0 - p——表示样本预测为正的概率 ...
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...
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
交叉熵(Cross-Entropy) 克劳德-香农在他1948年的论文《A Mathematical Theory of Communication》中提出了信息熵的概念。根据香农的说法,一个随机变量的熵是该变量的可能结果中固有的"information"、"surprise "或 "uncertainty "的平均水平。 随机变量的熵与误差函数有关。不确定性的平均水平指的是误差。
二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于二分类问题,衡量的是sigmoid函数输出的概率与真实标签间的距离。 多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。
交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 1. 介绍 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是一种常用的损失函数,广泛应用于分类问题中。在机器学习和深度学习中,我们通常需要训练一个模型来对输入数据进行分类,而交叉熵损失可以帮助我们衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异,并通过反向传播算法来更新模型的参数,从而使模型能够更好...