损失函数(loss function): 用于定义单个训练样本预测值与真实值之间的误差 代价函数(cost function): 用于定义单个批次/整个训练集样本预测值与真实值之间的累计误差。 目标函数(objective function): 泛指任意可以被优化的函数。 损失函数定义:损失函数是用来量化模型预测和真实标签之间差异的一个非负实数函数,其和...
【深度学习基础】交叉熵损失函数 (Cross-Entropy Loss Function)由来原理场景示例详解 1. 由来 2. 原理 3. 使用场景 4. 交叉熵损失函数公式及Python实现 4.1 二分类交叉熵损失 4.2 多分类交叉熵损失 4.3 实现自定义交叉熵损失函数 5. 其他类似概念 6. 详细区别 7. 官方链接 【深度学习基础】交叉熵损失函数 (...
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布的相似性的。 上式中,p代表...
output=entroy(input,target)print(output)#采用CrossEntropyLoss计算的结果。myselfout = -(input[:,0])+np.log(np.exp(input[:,0])+np.exp(input[:,1])+np.exp(input[:,2]))#自己带公式计算的结果print(myselfout) lsf=nn.LogSoftmax() loss=nn.NLLLoss() lsfout=lsf(input) lsfnout=loss(...
Pytorch里的CrossEntropyLoss详解 在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和...
(一)nn.CrossEntropyLoss详解 刚入门神经网络的时候也没注意过cross entropy的具体流程是怎么样的。以为和MSE一样,类似于计算预测值和label之间的距离。笼统地以为就是计算两个分布之间的距离。一直没有仔细探讨过其中的计算过程。 问题起因:在做序列模型的时候发现,序列预测出来的向量的形状是这样的(batch_size, seq...
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于 torch.nn ,而另一部分则来自于 torch.nn.functio
在Pytorch中，计算交叉熵的公式与上述略有不同。它通过将softmax-log-NLLLoss合并到一起，简化了计算过程。首先，softmax将输出转换为概率分布，使得数值在0到1之间。随后，通过取对数，将乘法转换为加法，以减少计算量并保持函数的单调性。NLLLoss则选取输出与真实标签对应的位置，并去除负号，计算均值。
🔥 CrossEntropyLoss,即交叉熵损失,是深度学习中常用的一种损失函数。它主要用于多类别分类问题,能够有效地衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异。💡💁♀️ 除了CrossEntropyLoss,还有许多其他常用的损失函数,如L1范数损失、均方误差损失、KL散度损失等。每种损失函数都有其特定的应用场景和优势,可以根据...
当启用标签平滑时，目标标签yi会被调整为y'i，平滑公式为：y'i = (1 - smoothing) / n + smoothing / n, 平滑后的损失公式为：sum( -log(logits[y'i]) )。nn.CrossEntropyLoss()在应用时，推荐将目标标签设置为类别索引，这样能实现更高效的计算。在实际使用中，函数会自动处理one-hot编码...