上式就是 softmax 损失函数。 softmax 损失函数只针对正确类别的对应的输出节点,将这个位置的softmax值最大化。 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...
Cross-Entropy Loss (交叉熵损失)关于softmax的输入的Jacobian 当softmax 为网络的最后一层,且Loss 函数采用 Cross−Entropy 时,为了进行反向传播,需要计算 Cross−Entropy Loss 关于softmax 的输入的 Jacobian。对于单个样本来说,Cross−Entropy Loss的公式为 LCE=−∑k=1Cyilog(pi) 其中y=(y1,y2,⋯...
Softmax 函数将每个元素 z_i 转换为一个介于 0 到 1 之间的实数,使得所有元素的和等于 1。这样,每个元素表示了对应类别的概率估计。Softmax 函数可以用来将模型的原始输出转化为概率分布,以便进行多分类任务的预测。 CrossEntropyLoss 损失函数: CrossEntropyLoss 是用于多分类任务的常见损失函数。对于一个具有 K ...
前言Softmax 通常用于将网络的输出控制到 [0,1] 范围内,而 Cross-entropy(交叉熵)通常用在分类任务,将模型的对 k 个类别的预测结果与实际的标签之间计算出一个 loss,而这个 loss 通常使用交叉熵来实现。 注:…
理清了softmax loss,就可以来看看cross entropy了。 corss entropy是交叉熵的意思,它的公式如下: 是不是觉得和softmax loss的公式很像。当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是soft...
cross entropy 的公式是 这里的 就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算,数值稳定还好一点,为啥不直接算他呢? 所以说,这有了 PyTorch 里面的torch.nn.CrossEntropyLoss(输入是我们前面讲的 logits,也就是 全连接直接出来的东西)。这个 CrossEntr...
就是我们前面说的 LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算,数值稳定还好一点,为啥不直接算他呢?所以说,这有了 PyTorch 里面的 torch.nn.CrossEntropyLoss (输入是我们前面讲的 logits,也就是 全连接直接出来的东西)。这个 CrossEntropyLoss 其实就是等于 torch.nn.LogSoftmax + torch.nn.NLLLoss。
CrossEntropy 经常被用来定义损失函数, CrossEntropy Loss被定义为 对于第一个结果 [ 0.227863 , 0.61939586, 0.15274114], y_true = [0, 1, 0] 上式变成 总结 Softmax 把认为神经网络的结果是没有归一化的 Logit, 它会把结果归一化为概率分布。 而CrossEntropy 则会计算出该概率分布对真是结果的距离(Loss)...
最后，nn.CrossEntropyLoss可以看作是nn.LogSoftmax与nn.NLLLoss的整合。它首先对输入数据进行log_softmax变换，随后计算负对数似然损失。这一设计使得在计算时能够直接接受类别索引作为目标值，简化了数据准备过程。重要的是，用户应确保目标值与模型的输出维度相匹配，以确保计算的正确性。nn.CrossEntropy...
softmax函数用于将任意实数向量转换为概率值，确保结果之和为1且位于0-1之间。分类交叉熵损失衡量预测概率与实际标签间的差异，专用于多类分类任务。在多类分类问题中，每个样本只属于一个类。交叉熵接受两个离散概率分布作为输入，输出表示两个分布相似度的数值。该损失函数在多类分类任务中，利用softmax...