【深度学习基础】交叉熵损失函数 (Cross-Entropy Loss Function)由来原理场景示例详解 1. 由来 2. 原理 3. 使用场景 4. 交叉熵损失函数公式及Python实现 4.1 二分类交叉熵损失 4.2 多分类交叉熵损失 4.3 实现自定义交叉熵损失函数 5. 其他类似概念 6. 详细区别 7. 官方链接 【深度学习基础】交叉熵损失函数 (...
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...
在PyTorch库中,可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来定义交叉熵损失函数。该类的构造函数有一些可选参数,包括weight、size_average和ignore_index等。其中,weight参数用于指定每个类别的权重,size_average参数用于指定是否对损失进行平均,ignore_index参数用于指定忽略的类别的索引。 使用CrossEntropyLoss函数的一般步骤如下:...
一、F.cross_entropy( ) 这个函数就是我们常说的softmax Loss。这里暂时只说一下pytorch中该函数的用法(主要是一些平时被忽略的参数) 函数原型为: cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 1. input 一个shape为[N,C]...
将所有损失函数(loss function)的值取平均值的函数称为代价函数(cost function),更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的,而代价函数是针对所有样本的。 简单说(白话,不严谨)就是训练数据当前预测方向切线和实际目标之间的差值(详细白话见 机器学习之回归【李宏毅机器学习特训营】) 交叉熵 交叉熵(Cross-Entropy)...
The Cross-Entropy Loss Function for the Softmax Function 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文介绍含有softmax函数的交叉熵损失函数的求导过程,并介绍一种交叉熵损失的
所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失): 1:hinge loss(合页损失) 又叫Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),LiLi表示每一类的损失,一个样例的损失是所有类...
在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`类来计算交叉熵损失函数。下面是用于计算交叉熵的Python代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn #设置随机种子以便结果可复现 #假设有4个样本,每个样本有3个类别 # 模型预测的概率值(未经过 softmax) logits = torch.randn(4, 3) targets =...
In this section, we will learn about thecross-entropy loss PyTorch functionalin Python. Cross entropy loss PyTorch has many functions. We can explain each is every function one by one. Cross_entropy Binary_cross_entropy Binary_cross_entropy_with_logit ...
PyTorch中的cross_entropy损失是一种常用的损失函数,用于衡量分类模型的预测结果与真实标签之间的差异。它适用于多分类问题,并且可以处理类别不平衡的情况。 cross_entropy损失的计算公式如下: 代码语言:txt 复制 loss = -∑(y * log(y_hat)) 其中,y表示真实标签的概率分布,y_hat表示模型的预测结果的概率分布。损...