在PyTorch中,nn.CrossEntropyLoss 是一个用于多分类问题的交叉熵损失函数。它结合了 softmax 操作和交叉熵损失计算,通常用于训练分类任务。这个损失函数期望输入的 y_pred 是模型的原始输出(即未经过 softmax 转换的 logits),而 y_true 是类标签的形式。 需要注意的是,nn.CrossEntropyLoss 期望的标签是类别索引(...
交叉熵损失函数(cross-entropy) 交叉熵损失函数(cross-entropy loss function),也称为对数损失函数(log loss function),是一种用于衡量一个分类模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。 在二分类问题中,交叉熵损失函数定义如下: L(y, \hat{y}) = -y \log(\hat{y}) - (1-y) \log(1-\hat{y}) ...
1.3 Cross Entropy Loss Function(交叉熵损失函数) 1.3.1 表达式 (1) 二分类 在二分的情况下,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 p 和1-p ,此时表达式为(log 的底数是 e): L = \frac{1}{N}\sum_{i} L_i = \frac{1}{N}\sum_{i}-[y_i\cdot log(p_i...
结合多分类的交叉熵损失函数公式可得,模型 1 的交叉熵为:sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 0 * log(0.3) + 1 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 1 * log(0.4) + 0 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(1 * log(0.1) + 0 * log(0.2) + 0 * log(0....
Softmax函数 代码实例 Cross Entropy Loss (交叉熵损失函数) Cross Entropy Loss与BCE loss区别 代码实例 前言 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。 相关介绍 损失函数(Loss Function)在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色,它是一个评估模型预测输出与真实标签之间差异程度的函数。损失函数量化了模型...
Sigmoid,Softmax,Softmax loss,交叉熵(Cross entropy),相对熵(relative entropy,KL散度)梳理 这些概念有点混,借此梳理记录一下。 sigmoid sigmoid函数是常用的二分类函数,函数形式为: 曲线形式如下: Sigmoid 是一个可微的有界函数,在各点均有非负的导数。当 x→∞时,S(x)→1;当 x→−∞ 时,S(x)→0。
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 ...
在深度学习中,损失函数(Loss Function)是一个至关重要的组成部分,它用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是分类问题中最常用的损失函数之一。在本文中,我们将深入学习PyTorch中的交叉熵损失函数的使用,并通过代码示例来帮助理解。
直接使用交叉熵损失计算: 1 2 3 loss2 = nn.CrossEntropyLoss() result2 = loss2(pred_output, target) print('result2: ', result2) 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。
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...