这说明,如果用MSE loss来训练分类问题,不论预测接近真实值或是接近错误值,梯度都会趋近于0。这也就解释了为何我们需要CE或BCE损失来处理分类问题。 交叉熵损失 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是一种常用的损失函数,特别适用于分类问题。它衡量了模型输出的概率分布与真实标签之间的差异,用于度量模型预测结果的准确性...
均方误差(Mean Square Error, MSE)几乎是每个数据科学家在回归损失函数方面的偏好,这是因为大多数变量都可以建模为高斯分布。 均方误差计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和。预测值和真实值越接近,两者的均方差就越小。公式如下: \text{MSE loss} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{N}\sum_{t=1}^{M...
我们从结果可以看出梯度中不再含有sigmoid的导数,有的是sigmoid的值和实际值之间的差,也就满足了我们之前所说的错误越大,下降的越快。 这也就是在分类问题中常用cross entropy 而不是 MSE的原因了。
2.2 原因 2:MSE是非凸优化问题而 Cross-entropy 是凸优化问题 2.2.1 MSE 2.2.2 Cross-entropy 三、总结 一、概念区别 1. 均方差损失函数(MSE) 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中n个样本的n个输出与期望输出的差的平方的平均值、 ...
MSELoss()要求batch_x与batch_y的tensor都是FloatTensor类型 CrossEntropyLoss()要求batch_x为Float,batch_y为LongTensor类型 (1)CrossEntropyLoss() 举例说明: 比如二分类问题,最后一层输出的为2个值,比如下面的代码: classCNN(nn.Module ) :def__init__( self , hidden_size1 , output_size , dropout_p...
MSELoss()多用于回归问题,也可以用于one_hotted编码形式, CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数,不用于one_hotted编码形式 MSELoss()要求batch_x与batch_y的tensor都是FloatTensor类型 CrossEntropyLoss()要求batch_x为Float,batch_y为LongTensor类型(1)CrossEntropyLoss() 举例说明: 比如二分类问题,最后一层输出...
文章目录 起因 Cross Entropy Loss的由来 Tensorflow中的CE Pytorch中的CE Pytorch中CE和BCE的区别 Pytorch中的MultiLabelSoftMarginLoss Cross Entropy Loss (CE)被经常用在分类问题中,但之前也没仔细了解过其中一些细节。本博客主要针对Pytorch中对CE的支持,但也结合了对TensorFlow中的......
MSELoss（）要求batch_x与batch_y的tensor都是FloatTensor类型 CrossEntropyLoss（）要求batch_x为Float，batch_y为LongTensor类型 （1）CrossEntropyLoss（）举例说明：⽐如⼆分类问题，最后⼀层输出的为2个值，⽐如下⾯的代码：class CNN (nn.Module ) :def __init__ ( self , hidden_size1 , output...
2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) 交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。它刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。 二、为什么不用MSE(两者区别详解) 原因1:交叉熵loss权重更新更快 ...
交叉熵损失函数(Cross-entropy)和平方损失(MSE)的区别(真的清楚了吗?) 1. 写在前面 最近在补ML和DL的相关基础,发现有些非常重要的知识还是了解的太表面,甚至可以说不知其然也不知其所以然了,所以这段时间想借着找工作的这个机会,通过学习一些优秀的文章,来慢慢的把这块短板也补上来。今天学习的这篇文章是...