实现torch.nn.CrossEntropyLoss 前两天写了小平:BCE loss function 介绍,今天介绍经常用于多分类的损失函数Cross entropy loss。 1. 定义 熵entroy: 熵是用来衡量系统混乱程度的,代表一个系统信息量的总和;其值越大,代表一个系统信息量越大,不确定性和混乱程度也就越大; 交叉熵 cross entropy: 这个表示
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...
这也就是在分类问题中常用cross entropy 而不是 MSE的原因了。
Cross Entropy Loss (交叉熵损失函数) nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中用于多分类问题的一种损失函数,特别适用于输出层是softmax激活函数后的分类任务。它结合了softmax函数和交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)的操作,简化了模型训练过程中的计算步骤和代码实现。 基本概念: 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)源于信息论中的...
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]。
Pytorch中常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss详解如下：1. 定义： CrossEntropyLoss是Pytorch中用于分类任务的一个损失函数，它结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss两个函数的功能。2. 工作原理： Softmax转换：首先，CrossEntropyLoss会对模型的原始输出进行softmax转换，将输出转换为概率分布，使得每个类别的...
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
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...
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 信息熵、相对熵、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离 一、交叉熵函数来源 1.1...