importtorchimportmath# 可以指定用平均值(mean)还是总和(sum),上面的公式仅列出总和loss=torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')# nn.CrossEntropyLoss会对输入值做softmax(做exp),故这里为了方便说明,指定exp后的值input=torch.tensor([[math.log(0.4),math.log(0.4),math.log(0.2)]],requires_grad=Tr...
输出标签表示为{0,1}时,损失函数表达式为: L=−[ylogˆy+(1−y)log(1−ˆy)] 二分类 二分类问题,假设 y∈{0,1} 正例:P(y=1|x)=ˆy公式1 反例:P(y=0|x)=1−ˆy公式2 联立 将上述两式连乘。 P(y|x)=ˆyy∗(1−ˆy)(1−y);其中y∈{0,1} 公式3 当y=1时...
【手推公式】xgboost自定义损失函数(cross entropy/squared log loss)及其一阶导数gradient二阶导数hessian, 视频播放量 2748、弹幕量 1、点赞数 28、投硬币枚数 16、收藏人数 37、转发人数 5, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道
推公式】从二分类(二项分布)到多分类(多项分布),最大似然估计与交叉熵损失的等价 12:59 【机器学习】【手推公式】从Hinge loss(合页损失)到 SVM(hard margin/soft margin) 09:47 【手推公式】xgboost自定义损失函数(cross entropy/squared log loss)及其一阶导数gradient二阶导数hessian 10:12 【手推公式】...