区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。 五、binary_cross_entropy binary_cross_entropy是二分类的交叉熵,实际是多分类softmax_cross_entropy的一种特殊情况,当多分类中,类别只有两类时,即0或者1,即...
1 binary_cross_entropy 用于二分类损失,使用sigmoid激活函数 importtensorflowastfimportnumpyasnpimportkeras.backendasKimportkerasdefsigmoid(x):return1.0/(1+np.exp(-x))y_true=np.array([1,0,0,1]).astype(np.float64)print("y_true=\n{}".format(y_true))logits=np.array([12,3,1,-1]).astyp...
cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了,具体问度娘,这里主要介绍深度学习中,使用交叉熵作为类别分类。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 我们通常见的交叉熵是二元交叉熵,因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来,如下图,为“二元交叉熵”, 当我们的label标注结果0时,如下图右侧曲线,当预测结果为1时,...
binary_crossentropy和BinaryCrossentropy的区别 只能说官⽅的命名有点太随意，使⽤上⼆者有点细微区别。⼀般compile的时候，使⽤的是⼩写的binary_crossentropy y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction...
binary_crossentropy和BinaryCrossentropy的区别 只能说官方的命名有点太随意,使用上二者有点细微区别。 一般compile的时候,使用的是小写的binary_crossentropy y_true = [[0., 1.], [0., 0.]] y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]] # Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type....
损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系,cross_entropy交叉熵是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距。在介绍softmax_cross_entropy,binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前,先
关于binary_crossentropy和categorical_crossentropy的区别 deliciouspoison student 来自专栏 · 第三方洁净检测 10 人赞同了该文章 看了好久blog,感觉都不够具体,真正到编程层面讲明白的没有看到。 下午自己摸索了一下,大概算明白了: 以下结论基于keras 1.CECE...
Binary cross entropy 二元交叉熵是二分类问题中常用的一个Loss损失函数,在常见的机器学习模块中都有实现。本文就二元交叉熵这个损失函数的原理,简单地进行解释。 首先是二元交叉熵的公式 : L o s s = − 1 N ∑ i = 1 N y i ⋅ log ( p ( y i ) ) + ( 1 − y i ) ⋅ l .....
的确binary_cross_entropy_with_logits不需要sigmoid函数了。 事实上,官方是推荐使用函数带有with_logits的,解释是 This loss combines a Sigmoid layer and the BCELoss in one single class. This version is more numerically stable than using a plain Sigmoid followed by a BCELoss as, by combining the ope...
在PyTorch框架中,处理二分类问题时经常会用到两种损失函数:binary_cross_entropy(BCELoss)和binary_cross_entropy_with_logits(BCEWithLogitsLoss)。尽管它们的目的相似,但在使用方法和内部实现上存在显著差异。本文将简明扼要地介绍这两种损失函数,帮助读者在实际应用中选择合适的工具。 一、概述 BCELoss(Binary Cross-...