熵越大，表示事件发生的不确定性越大。而交叉熵是用于比较两个概率分布之间的差异，对于两个概率分布 P...
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...
在机器学习的世界里，交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)宛如一道桥梁，连接着模型预测与真实概率之间的桥梁。它衡量的是两个概率分布间的差异，数值越小，模型性能越佳。让我们一起探索其在二分类和多分类问题中的应用以及它与相对熵(KL散度)、极大似然估计的关系。二分类与多分类的交叉熵 在二分类场景...
交叉熵损失函数在机器学习中扮演核心角色，用于度量真实概率分布与预测概率分布之间的差异，其值越小，表示模型预测效果越好。以二分类交叉熵为例，具体公式如下：\[Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0.2)\]在此公式中，X表示样本等于特定类别的概率向量，Y为样本的标签，此例中Y为[1,0]，计算交...
以一个直观的示例来说明，当我们计算loss时，比如得到的预测结果是tensor(0.9703)，这在NLLLoss中已经是最终结果，而在CrossEntropyLoss中，它会先通过softmax函数进行转换，然后再计算交叉熵，省去了手动删除负号的过程。如果打印出变量，例如softmax后的结果，你会发现它们全部是负数，这是因为softmax...
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
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 使用这个loss函数,出现loss出现负数的情况,在理论情况下,这个函数应该是不会存在负数的情况,查看这个函数的具体表达为: 该函数定义为: tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None) ...
crossentropyloss值域交叉熵是机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,而交叉熵损失函数的取值范围也是我们需要探讨的重要问题之一。 交叉熵损失函数是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法,常用于分类问题中。在深度学习中,交叉熵损失函数通常与Softmax函数结合使用,用来衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的...
接下来,让我们探讨cross entropy loss的范围。由于交叉熵损失是负对数似然的平均值,它的范围是从0到正无穷。当所有样本的预测概率完全匹配真实标签时,交叉熵损失为0,表示模型完美地拟合了数据。当模型的预测概率与真实标签之间存在差异时,交叉熵损失将大于0,表示模型的拟合程度较差。 此外,交叉熵损失的范围取决于概率...
loss = -label * F.log_softmax(pred, dim=-1) 1. binary_cross_entropy与cross_entropy最大的区别在于binary_cross_entropy没有采用softmax,而是使用了sigmoid来归一化prediction。在多标签分类中,这一点很重要,因为softmax.sum()=1,多标签中,一个图片存在多个属性,所以softmax.sum()=1的假设是不成立的。