对于分类问题,常用的损失函数为交叉熵(CE,Cross Entropy)。 交叉熵一般与one-hot和softmax在一起使用。 one-hot 编码 在分类问题中,one-hot编码是目标类别的表达方式。目标类别需要由文字标签,转换为one-hot编码的标签。one-hot向量,在目标类别的索引位置是1,在其他位置是0。类别的数量就是one-hot向量的维度。...
我们可以计算利用标签的one-hot编码作为真实概率分布 P，模型预测的结果作为 Q 来计算交叉熵：结果明显高...
我们可以计算利用标签的one-hot编码作为真实概率分布 P，模型预测的结果作为 Q 来计算交叉熵：结果明显高...
CrossEntropy交叉熵基础 1、定义 度量两个分布的相似度 2、公式原理 3、应用 分类:onehot+crossentropy 为何在分类问题种使用ce而不是用mse, 1)mse对于分类问题的loss不准确 如0.2,0.2,0.6 与0.0,0.4,0.6 y1的loss为0.24, y2loss为0.32, y1优于y2,实际使用mse过于严格。 对于ce,两者的loss近似 2)对于mse...
Cross-Entropy Loss 假设 是一对训练样本, 是训练数据, 是对于分类的one hot向量(该向量只有真实分类的参数为1,其余位数均为0)。假设通过softmax算得预测值 ,则损失表示如下: 很明显的我们看到这个损失涉及到了哪些参数,只有两个,那就预测值和真实值。这里的真实值采用one hot encoding,预测值则必须是概率分布。
tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy Sparse的 softmax cross_entropy与普通的softmax cross唯一的区别是,其标签没有Onehot编码。 在类别数量巨大的时候,这种方式可以减少内存占用。 6. Sampled Softmax 另外一种减少内存占用的方式,直接对类别进行抽样训练。注意这些loss函数仅能在训练的时候使用,验证的时候不要...
对于分类问题,常用的损失函数为交叉熵(CE,Cross Entropy)。 交叉熵一般与one-hot和softmax在一起使用。 one-hot 编码 在分类问题中,one-hot编码是目标类别的表达方式。目标类别需要由文字标签,转换为one-hot编码的标签。one-hot向量,在目标类别的索引位置是1,在其余位置是0。类别的数量就是one-hot向量的维度。
在分类任务中，特别是二分类问题中，交叉熵用于评估模型预测与标签的一致性。例如，当我们用one-hot编码的标签来计算预测的交叉熵时，它引导模型调整以减小预测与实际标签的差距。2.2 交叉熵与熵的对比与互动 交叉熵H(P, Q)通过两个概率分布P和Q来计算，它总是大于或等于真实熵H(P)。当Q等于P时...
1 CrossEntropyLoss()函数解析 1.1 适用情况 单一标签的分类问题,即所谓的 one-hot 情形 1.2 数学基础 见文章 2 使用方法 先看一下这个函数的文档,里面有这么一个公式: 那么这个公式是怎么来的呢? x是一个向量 x = ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) x=(x_1,x_...
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、 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。