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
y_i 是真实标签。 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...
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...
\[Loss = -1/2(log0.7+log0.5)\]在交叉熵定义中，M代表类别总数，i表示第i个样本，yic表示第i个样本类别c的标签，pic为第i个样本类别c的概率。交叉熵与相对熵（KL散度）关系紧密，二者在机器学习中用途相辅相成。训练数据分布A与模型输出分布B的KL散度可表示为：\[KL散度=A的熵-AB的交叉...
【手推公式】xgboost自定义损失函数(cross entropy/squared log loss)及其一阶导数gradient二阶导数hessian, 视频播放量 2748、弹幕量 1、点赞数 28、投硬币枚数 16、收藏人数 37、转发人数 5, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道
CrossEntropy Loss函数的具体表达式为: L=-sum(tlog a+(1-t)log(1-a)),它由正确分类的和错误分类两部分构成,以正确分类举例,t为1时,对应计算结果就是-log a,即正确分类为a的提尔a的可能性结果,反之,当t为0时,即错误分类,计算结果就是-log(1-a),即错误分类为a的概率结果。 CrossEntropy Loss函数的优...
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...
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。
交叉熵(Cross Entropy)则是用来衡量两个概率分布之间的差异,特别是在分类问题中,我们可以将模型的预测结果看作是一个概率分布,真实标签也可以看作是一个概率分布。交叉熵定义如下: %20=%20-%20_{i=1}^{n}P(i)) 其中,P表示真实标签的概率分布,Q表示模型的预测结果的概率分布。交叉熵越小,表示模型的预测结...