【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 (...
交叉熵损失函数(cross-entropy loss function)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的函数。在深度学习中,常用于衡量预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。 假设有一个分类问题,待预测的标签有多个类别,每个类别有一个对应的概率。交叉熵损失函数可以用来衡量预测结果与真实标签之间的差异。 设预测结果为p(x)...
1.3 Cross Entropy Loss Function(交叉熵损失函数) 1.3.1 表达式 (1) 二分类 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 p 和1-p ,此时表达式为(log 的底数是 e): L = \frac{1}{N}\sum_{i} L_i = \frac{1}{N}\sum_{i}-[y_i\cdot log(p_i...
损失函数(Loss Function)在机器学习和深度学习中扮演着至关重要的角色,它是一个评估模型预测输出与真实标签之间差异程度的函数。损失函数量化了模型预测错误的程度,并在训练过程中作为优化的目标,模型通过不断地调整内部参数以最小化损失函数的值,从而实现更好的拟合数据和泛化能力。 主要特性与作用: 量化误差:损失函数...
The Cross-Entropy Loss Function for the Softmax Function 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文介绍含有softmax函数的交叉熵损失函数的求导过程,并介绍一种交叉熵损失的
Cross entropy loss function 技术标签: 机器学习算法交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性,在深度学习中,一般用来求目标与预测值之间的差距。 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念,要想了解交叉熵的本质,需要先从最基本的概念讲起。 1 信息量 信息量和事件发生的概率有关。 可见...
Binary cross entropy formula [Source: Cross-Entropy Loss Function] If we were to calculate the loss of a single data point where the correct value is y=1, here’s how our equation would look: Calculating the binary cross-entropy for a single instance where the true value is 1 ...
3、 交叉熵损失函数 Cross Entropy Error Function 3.1、表达式 在二分类的情况 模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 。此时表达式为: 其中: - y——表示样本的label,正类为1,负类为0 - p——表示样本预测为正的概率 ...
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代表正确答案,q代表的是预测值。交叉熵值越小,两个概率分布越接近。
cross entropy 是普遍使用的loss function,但是做分割的时候很多使用Dice, 二者的区别如下; One compelling reason for using cross-entropy over dice-coefficient or the similar IoU metric is that the gradients are nicer. The gradients of cross-entropy wrt the logits is something like p−t, where p ...