实现torch.nn.CrossEntropyLoss 前两天写了小平:BCE loss function 介绍,今天介绍经常用于多分类的损失函数Cross entropy loss。 1. 定义 熵entroy: 熵是用来衡量系统混乱程度的,代表一个系统信息量的总和;其值越大,代表一个系统信息量越大,不确定性和混乱程度也就越大; 交叉熵 cross entropy: 这个表示实际的...
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...
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...
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
Cross-entropy, also known as logarithmic loss or log loss, is a popular loss function used in machine learning to measure the performance of a classification model. It measures the average number of bits required to identify an event from one probability distribution, p, using the optimal code...
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 ...
torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None,reduce=None, reduction='mean') # function torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None,reduce=None, reduction='mean') input(Tensor) – 任意维度的张量 ...
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。
In this short note, we propose an extension of the concept of cross-entropy, referred to as multidimensional cross-entropy, and its application as a loss function for classification using neural networks. The presented computational experiments on a benchmark dataset suggest that the proposed ...