cross entropyloss公式交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)公式为:L = - [y log y^ + (1 - y) log (1 - y^)]。 其中,y表示样本标签,y^表示模型预测值。交叉熵损失函数用于度量两个概率分布之间的距离,在机器学习中常用于分类问题。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | ...
Loss = -1/2(log0.7+log0.5) M是类别;i是第i个样本;yic是第i个样本类别c的标签(0或1) ;pic是第i个样本类别c的概率 3. 交叉熵与相对熵(KL散度)的关系 \quad\,\,对于训练数据分布A(标签的分布)和模型输出分布B之间的KL散度可以用一下公式表示: \quad\,\,即A和B的KL散度=A的熵-AB的交叉熵,在...
defcross_entropy(input,target,weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean'):# type: (Tensor, Tensor, Optional[Tensor], Optional[bool], int, Optional[bool], str) -> Tensorifsize_averageisnotNoneorreduceisnotNone:reduction=_Reduction.legacy_get_string(size_avera...
y_true_binary=np.array([[0],[1],[1],[0]])y_pred_binary=np.array([[0.1],[0.9],[0.8],[0.4]])loss_binary=binary_cross_entropy_loss(y_true_binary,y_pred_binary)print("Binary Cross-Entropy Loss:",loss_binary)# 多分类 y_true_categorical=np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,...
BTW,两个(或多个)独立事件同时发生的概率是通过乘以事件的单独概率来计算的。 我们计算模型的总概率: 模型总概率模型总概率模型总概率模型总概率模型A总概率=0.1×0.7×0.6×0.2=0.0084模型B总概率=0.8×0.6×0.7×0.9=0.3024 模型B的总概率(乘积概率)比A的好。当我们有几个项目需要预测时,乘积概率的效果更好,...
1.Cross_entropy公式及导数推导 损失函数: a=σ(z), where z=wx+b 利用SGD等算法优化损失函数,通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数: 对两个参数权重和偏置进行求偏导: 推导过程如下(关于偏置的推导是一样的): Note:这个推导中利用了sigmoid激活函数求导,才化简成最后的结果的。sigmoid求导详解 ...
pytorch的计算示例: importtorchimportmath# 可以指定用平均值(mean)还是总和(sum),上面的公式仅列出总和loss=torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')# nn.CrossEntropyLoss会对输入值做softmax(做exp),故这里为了方便说明,指定exp后的值input=torch.tensor([[math.log(0.4),math.log(0.4),math.log(0.2)...
FYI: e指数的结果始终为正;根据公式也能看出来,每个类别的概率介于0,1之间,所有类别的概率加一起为1。 举例说明: 利用one-hot编码将labels转成跟预测概率长度相等的向量,e.g.,label为1,经过one-hot编码之后为[0, 1]。 FYI: Pytorch里面计算CrossEntropyLoss时,这个步骤自动执行。
(1)计算公式 (2)代码实现 经过softmax计算概率值 经过log函数取对数,因为输入为(0,1),所以经过log后就会变成(-∞,0),取绝对值后,取值范围又变成了(0,+∞) 计算NLLLoss损失 importtorch.nnasnnimporttorch x = torch.randn((2,3,4)) y = torch.tensor([[0,1,3],[1,0,1]]) # 形状(2,3) ...