交叉熵损失函数(Crossentropy Loss)是用于分类问题的一个重要的损失函数,它的计算方法在机器学习和深度学习中被广泛应用。下面将从什么是交叉熵损失函数、为什么要用交叉熵损失函数、交叉熵损失函数的计算方法等多个角度进行探究。 一、什么是交叉熵损失函数 交叉熵损失函数是一种用于分类问题中的损失函数,其计算方法比...
nncrossentropyloss是一种损失函数,用于度量两个概率分布之间的相似度,通常用于多分类问题中。它在计算机视觉、自然语言处理和其他领域的深度学习任务中被广泛使用。 2. nncrossentropyloss参数的数学原理 nncrossentropyloss参数的数学原理值得我们深入挖掘。在深度学习模型中,交叉熵损失函数衡量了预测概率分布与真实概率...
1.什么是Ohem Cross Entropy Loss OHEM 全称为 “Online Hard Example Mining”,含义是在线困难样本挖掘。OhemCrossEntropyLoss 用于图像分割和目标检测中,主要针对不平衡数据分布问题,核心思想是在训练过程中只选择那些预测概率值小于阈值的困难样本进行损失计算,进而更加关注于难以分类的样本。简而言之,OHEM CrossEntropy...
crossentropyloss_output: tensor(2.3185) 通过上面的结果可以看出,直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()计算得到的结果与softmax-log-NLLLoss计算得到的结果是一致的。
cross_entropy_loss log_softmax 和 nll_loss 经常组合使用,常见于各种分类算法。 cross_entropy_loss 底层实际也是调用的 log_softmax 和 nll_loss。该算子一步到位的将 softmax、log 及 nll 操作全部完成。 b = torch.Tensor([ [1, 2], [0.5, 3], [0.9, 4] ]) ...
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。
loss(x,label)=−xlabel loss(x,label)=−xlabel 在前面接上一个 nn.LogSoftMax 层就等价于交叉熵损失了。事实上,nn.CrossEntropyLoss 也是调用这个函数。注意这里的 xlabelxlabel 和上个交叉熵损失里的不一样(虽然符号我给写一样了),这里是经过 logSoftMaxlogSoftMax 运算后的数值, ...
1). 独立不互斥:计算网络输出logits和标签labels的sigmoid cross entropy loss,衡量独立不互斥离散分类任务的误差,说独立不互斥离散分类任务是因为,在这些任务中类与类之间是独立但是不互斥的,拿多分类任务中的多目标检测来举例子,一张图中可以有各种instance,比如有一只狗和一只猫。
虽然直接计算cross-entropy可能会更快，且数值稳定性更好，但softmax和cross-entropy通常被整合在一起使用，例如在PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss函数，它将logsoftmax和NLLLoss整合在一起。这种组合方式在实现上更为简便，同时保持了较高的数值稳定性。
HingeLoss主要用于SVM二分类，在SVM中用于多分类的话，通常是通过one vs one或者one vs all或者推广...