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...
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...
相对熵(relative entropy),又被称为Kullback-Leibler散度(KL散度)或信息散度(information divergence),是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量 。在信息理论中,相对熵等价于两个概率分布的信息(Shannon entropy)的差值 。 可以理解为对于同一个随机变量x,有两个概率分布,判断这两个概率分布得差异...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) #FUNCTION torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0...
卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。 上式中,p代表正确答案,q代表的是预测值。交叉熵值越小,两个概率分布越接近。
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...
loss=-log(1-a) 横坐标是预测输出,纵坐标是损失函数值。 y=1 意味着当前样本标签值是1,当预测输出越接近1时,损失函数值越小,训练结果越准确。当预测输出越接近0时,损失函数值越大,训练结果越糟糕。此时,损失函数值如下图所示。 2.多分类问题中的交叉熵 ...
交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)(原理详解) 监督学习主要分为两类: * 分类:目标变量是离散的,如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜,那么目标变量只能是1(好瓜),0(坏瓜) * 回归:目标变量是连续的,如预测西瓜的含糖率(0.00~1.00) 分类主要分为: * 二分类:如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜...
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。
交叉熵(Cross-Entropy)是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中,交叉熵通常用于损失函数,用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。 在分类问题中,交叉熵损失函数通常用于多分类问题,其中模型需要对输入样本进行分类,而标签是类别概率分布。交叉...