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...
利用one-hot编码将labels转成跟预测概率长度相等的向量,e.g.,label为1,经过one-hot编码之后为[0, 1]。 FYI: Pytorch里面计算CrossEntropyLoss时,这个步骤自动执行。 仅考虑正确类别对应的预测概率(即 one-hot labels [0, 1]中的1对应的预测概率,于是下图的p值等于0.5403),并取其对数的负值,最终的交叉熵损失...
Pythontorch.nn.CrossEntropyLoss()Examples Example #1 Source File:modeling.pyFromBERT-for-Chinese-Question-AnsweringwithApache License 2.07votes def forward(self, input_ids, token_type_ids, attention_mask, labels=None): pooled_outputs = [] for i in range(input_ids.size(1)): _, pooled_output...
CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数。 二. 实例 用例子来解释下CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别,以三个样本为一个batch,任务为三分类为例。 1. input_:输入,模型的预测结果; target:真实结果、groudTruth,预测三个样本分类为类别0、2、1; 图1 2. 先对input_进行softmax,将结果映射的0~1之间的概率,每一行为一...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数 4 参考文献 正文开始 1 什么是交叉熵? 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。为什么这么说呢,举个例子:在做分类的训练的时候,如果一个样本属于第K类,那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1,而其他节点的输出都为0,即[0,0,1,0,….0,0],这个数组...
Pytorch CrossEntropyLoss 用例 交叉熵计算损失 import torch loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss() v1 = torch.tensor([[0.1, 0.7, 0.2]]) v2 = torch.tensor([[0.2, 0.3, 0.5]]) v3 = torch.tensor([[0.8, 0.1, 0.1]]) t1 = torch.tensor([0], dtype=torch.long)...
return loss3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2. 采用pytorch的crossentropy 将crossentropy的reduction='none' 改变input,target的shape:需要将input变为:bc-1, target:b*-1 example具体代码: import torch import torch.nn as nn ...
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步 2. CrossEntropyLoss函数: 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第1,2,3行分别是第1,2,3张图片的结果,假设第1,2,3列分别是猫、狗和猪的分类得分。 可以...