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...
loss =-[y \log a + (1-y) \log (1-a)] 二分类对于批量样本的交叉熵计算公式是: J= -\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n [y_i \log a_i + (1-y_i) \log (1-a_i)] 为什么交叉熵的代价函数是求均值而不是求和? Cross entropy loss is defined as the “expectation” of the probabili...
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) =ylog\hat{y} + (1-y)log(1-\hat{y})$ 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: $L = -[y log \hat{y} + (...