【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 (...
crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target)print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output) 最后计算得到的结果为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x_input:tensor([[2.8883,0.1760,1.0774],[1.1216,-0.0562,0.0660],[-1...
使用PyTorch 内置的交叉熵损失函数来计算损失值。 # 定义交叉熵损失函数criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失loss=criterion(outputs,y)# 使用模型的输出和真实标签计算损失print(f'Loss:{loss.item()}')# 输出损失值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤5:反向传播更新模型参数 我们需要反向传播并更新模型的参数。
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...
Python中的交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss) 在深度学习中,交叉熵是一种常用的损失函数,特别适用于分类问题。交叉熵损失函数可以用来衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。在Python中,PyTorch库提供了CrossEntropyLoss函数来计算交叉熵损失。本文将介绍CrossEntropyLoss函数的使用方法,并给出相应的代码示例。
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...
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)...
卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。 上式中,p代表正确答案,q代表的是预测值。交叉熵值越小,两个概率分布越接近。
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 =...