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 (...
# 计算NLLLoss损失# 其只要作用是求每个样本的标签处的预测值之和,然后取平均,变为正数# 手动实现,适用预测值为二维,label为一维loss=x_log[range(len(x_log)),y]loss=abs(sum(loss)/len(x))# 适用预测值为三维,label为二维loss=[]forindex,iteminenumerate(x_log):loss.append(sum(x_log[index,range...
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...
2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。 3、softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 其公式如下: ...
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
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 2.分析交叉熵Loss的特点 导数中没有σ′(z)这一项,权重的更新是受σ(z)−y这一项影响,即受误差的影响。所以当误差大的时候,权重更新就快,当误差小的时候,权重的更新就慢。这一特性很好的解决了L2 loss的不足。
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...
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...
🔥 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...