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
1.3相对熵 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...
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...
交叉熵损失(cross-entropy)和折页损失(Hinge loss) Cross-Entropy Loss 假设 是一对训练样本, 是训练数据, 是对于分类的one hot向量(该向量只有真实分类的参数为1,其余位数均为0)。假设通过softmax算得预测值 ,则损失表示如下: 很明显的我们看到这个损失涉及到了哪些参数,只有两个,那就预测值和真实值。这里的...
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。
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...
交叉熵损失是一类用于分类任务的损失函数，衡量模型预测分布与数据真实分布之间的差距。模型目标是拟合一个与真实数据分布相近的分布。信息量的概念，用于衡量事件发生的概率，概率越低，信息量越大；概率越高，信息量越小。信息量计算公式为：[公式]。熵描述整个概率分布的平均信息量，公式为：[公式]。
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...