cross entropyloss公式交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)公式为:L = - [y log y^ + (1 - y) log (1 - y^)]。 其中,y表示样本标签,y^表示模型预测值。交叉熵损失函数用于度量两个概率分布之间的距离,在机器学习中常用于分类问题。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | ...
Loss = -1/2(log0.7+log0.5) M是类别;i是第i个样本;yic是第i个样本类别c的标签(0或1) ;pic是第i个样本类别c的概率 3. 交叉熵与相对熵(KL散度)的关系 \quad\,\,对于训练数据分布A(标签的分布)和模型输出分布B之间的KL散度可以用一下公式表示: \quad\,\,即A和B的KL散度=A的熵-AB的交叉熵,在...
# tensorflow version loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduction_indices=[1])) # numpy version loss = np.mean(-np.sum(y_*np.log(y), axis=1)) # pytorch version entroy=nn.CrossEntropyLoss() output = entroy(input, target) 交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个...
损失函数: a=σ(z), where z=wx+b 利用SGD等算法优化损失函数,通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数: 对两个参数权重和偏置进行求偏导: 推导过程如下(关于偏置的推导是一样的): 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′...
CrossEntropyLoss的计算公式为(本质上是交叉熵公式+softmax公式): BCEWithLogitsLoss和BCELoss的predict和target必须保持维度相同,即同时是一维张量,或者同时是二维张量,例如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 m=nn.Sigmoid() loss=nn.BCELoss() ...
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。
\[Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0.2)\]在此公式中,X表示样本等于特定类别的概率向量,Y为样本的标签,此例中Y为[1,0],计算交叉熵损失。对于多分类问题,交叉熵公式为:\[Loss = -1/2(log0.7+log0.5)\]在交叉熵定义中,M代表类别总数,i表示第i个样本,yic表示第i个样本类别c...
(1)计算公式 (2)代码实现 经过softmax计算概率值 经过log函数取对数,因为输入为(0,1),所以经过log后就会变成(-∞,0),取绝对值后,取值范围又变成了(0,+∞) 计算NLLLoss损失 importtorch.nnasnnimporttorch x = torch.randn((2,3,4)) y = torch.tensor([[0,1,3],[1,0,1]]) # 形状(2,3) ...
当y=1时,公式3和公式1一样。 当y=0时,公式3和公式2一样。 取对数 取对数,方便运算,也不会改变函数的单调性。 logp(y|x)=ylogˆy+(1−y)log(1−ˆy)公式4 我们希望P(y|x)越大越好,即让负值−logP(y|x)越小越好,得到损失函数为: ...