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 熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍 deeph...发表于...
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() output = loss(x, y) 使用F.cross_entropy()直接可以传入参数和输入数据,而且由于F.cross_entropy() 得到的是一个向量也就是对batch中每一个图像都会得到对应的交叉熵,所以计算出之后,会使用一个mean()函数,计算其总的交叉熵,再对其进行优化。 1 2 3 import torch.nn...
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。
2.4、交叉熵 我们将KL散度公式进行变形得到: 前半部分就是p(x)的熵,后半部分就是我们的交叉熵: 在机器学习中,我们需要评估label和predicts之间的差距,使用KL散度刚刚好,即 由于KL散度中的前一部分不变,故在优化过程中,只需要关注交叉熵就可以了。所以一般在机器学习中直接用交叉熵做误差函数,评估模型。 在机器...
loss=-log(1-a) 横坐标是预测输出,纵坐标是损失函数值。 y=1 意味着当前样本标签值是1,当预测输出越接近1时,损失函数值越小,训练结果越准确。当预测输出越接近0时,损失函数值越大,训练结果越糟糕。此时,损失函数值如下图所示。 2.多分类问题中的交叉熵 ...
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...
公式为：[公式]。交叉熵简化了KL散度的使用，定义为：[公式]。交叉熵损失的计算方法基于单个样本，真实分布为[公式]，网络输出分布为 [公式]，总类别数为n。计算公式为：[公式]。通过交叉熵损失函数，模型能优化预测分布，使其更贴近真实数据分布，从而在分类任务中提高预测准确性。
Cross-Entropy: Average number of total bits to represent an event from Q instead of P. Relative Entropy (KL Divergence): Average number of extra bits to represent an event from Q instead of P. Cross-Entropy Loss 和 Softmax Loss 毫无疑问,交叉熵可以用作损失函数,且比起MSE,MAE,要优秀不少...
1、信息论(熵和KL散度) 2、最大似然估计 3、最小交叉熵与最大似然估计等价 (二)Cross Entropy Loss定义 1、二分类(sigmoid) 2、多分类(softmax) 3、Pytorch中的Cross Entropy (三)Cross Entropy Loss的硬截断和软化 1、硬截断(有选择地更新模型) 2、软化(用sigmoid可导函数近似 ) (四)Focal Loss 1、演...
交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)及KL散度 https://blog.csdn.net/SongGu1996/article/details/99056721 小丑_jk 粉丝-8关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员 posted @2024-01-21 16:27小丑_jk阅读(8) 评论(0)编辑收藏举报