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: 作者首先...
1、说在前面 最近在学习object detection的论文,又遇到交叉熵、高斯混合模型等之类的知识,发现自己没有搞明白这些概念,也从来没有认真总结归纳过,所以觉得自己应该沉下心,对以前的知识做一个回顾与总结,特此先简单倒腾了一下博客,使之美观一些,再进行总结。本篇博客先是对交叉熵损失函数进行一个简单的总结。 2、 ...
cross_entropy_mean = F.nll_loss(log_preds, labels) 或者 loss = nn.NLLLoss() 很多人很难理解,不是求的交叉熵损损失吗?怎么返回的是nll_loss呢? 其实,NLLloss+log+softmax就是CrossEntropyLoss,而其中的NLLloss就是在做交叉熵损失函数的最后一步:预测结果的删除负号,然后求和。 我们下面看两个第一: ...
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...
crossentropyloss的weight的原理-回复 Cross-entropy loss is widely used in machine learning for classification tasks. It is an objective function that measures the dissimilarity between the predicted probability distribution and the true distribution of thetarget variables. In some cases, we may want to...
交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)是在深度学习中最常用的损失函数之一。它被广泛应用于分类任务,尤其是在分类问题中使用Softmax函数作为激活函数时。 在这篇文章中,我将详细介绍交叉熵损失函数的定义、数学原理以及它在深度学习中的应用。我将一步一步地解释交叉熵的概念,并说明为什么它是一种有效的损失函数。 首...
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。
《Generalized Cross Entropy Loss for Training Deep Neural Networks with Noisy Labels》Z Zhang, M R. Sabuncu [Cornell University] (2018) http://t.cn/R1qlywY view:http://t.cn/R1qlywj