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...
交叉熵损失(Cross-entropy Loss) 是分类问题中默认使用的损失函数: LCE=−∑cI(yi=c)logP(y=c|Xi)———(1) 这里,由于yi是binary向量,也即只有预测标签等于真实标签时,求和项才有意义,为了最小化负对数,则P(y=yi|Xi)应当越大越好,为1时损失为0,视为完美预测。 我们知道,在现有的图像分类模型中,最后...
# 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...
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(...
主要从原理上理解NLL, BCE, CE loss,概率与似然的区别,从数学与信息论的角度看待交叉熵。, 视频播放量 6710、弹幕量 8、点赞数 187、投硬币枚数 89、收藏人数 286、转发人数 13, 视频作者 如果我听歌可眼红丶, 作者简介 ,相关视频:【原来如此】深度学习中注意力机制(att
二、为什么不用MSE(两者区别详解) 2.1 原因 1:交叉熵loss权重更新更快 2.1.1 MSE 比如对于一个神经元(单输入单输出,sigmoid函数),定义其代价函数为: 其中 是损失, 是我们期望的输出(真实值 target), 为神经元的实际输出(输出值), 在训练神经网络过程中,我们通过梯度下降算法来更新 ...
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...
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。