1. binary_cross_entropy与cross_entropy最大的区别在于binary_cross_entropy没有采用softmax,而是使用了sigmoid来归一化prediction。在多标签分类中,这一点很重要,因为softmax.sum()=1,多标签中,一个图片存在多个属性,所以softmax.sum()=1的假设是不成立的。因此,多标签分类中会使用F.binary_cross_entropy_with_...
主要从原理上理解NLL, BCE, CE loss,概率与似然的区别,从数学与信息论的角度看待交叉熵。, 视频播放量 6358、弹幕量 8、点赞数 181、投硬币枚数 87、收藏人数 280、转发人数 13, 视频作者 如果我听歌可眼红丶, 作者简介 ,相关视频:【官方双语】交叉熵损失函数怎么进行反
例如,在二分类任务中常用的有二元交叉熵损失函数(Binary Cross-Entropy Loss/BCE Loss),在多分类任务中有softmax交叉熵损失函数,在回归任务中常见的是均方误差(Mean Squared Error/MSE)和绝对误差(Mean Absolute Error/MAE)等。 常见的损失函数包括: 二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于...
1. 熵2. 交叉熵损失函数 \quad\,\, 交叉熵能够衡量两个分布的异同程度,在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小,模型预测效果就越好。二分类交叉熵: \quad\,\,X = [[0.3, 0.…
如果是 binary classification二分类,即 C=2,cross entropy loss 就可以写成下面的形式: 这里只有两个类: C_1 , C_2。 t_1 (0/1)和 s_1 (0~1)分别是 C_1 的groundtruth 和预测的score。而 t_2=1-t_1 和s_2=1-s_2 分别是 C_2 的groundtruth 和预测的 score。 Logistic Loss 和 Multinom...
1.binary_crossentropy交叉熵损失函数,一般用于二分类: 这个是针对概率之间的损失函数,你会发现只有yi和ŷ i是相等时,loss才为0,否则loss就是为一个正数。而且,概率相差越大,loss就越大。这个神奇的度量概率距离的方式称为交叉熵。2.categorical_crossentropy分类交叉熵函数:交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为...
分类交叉熵与二元交叉熵区别?Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss 有时候你用交叉熵发现损失值很低但是识别效果就是不好这可能是因为你有多个分类但是却用二元交叉熵的原因。
考虑简单的二分类交叉熵损失函数(binary cross entropy loss): 其中p=sigmoid(x) 为模型所预测的样本类别的概率,p* 是对应的监督。则其对 x 的梯度(导数)为: 于是我们可以定义一个梯度模长,g=|p-p*|。 对一个交叉熵损失函数训练收敛的单阶段检测模型,样本梯度模长的分布统计如下图: 可以看到,绝大多数...
而 Binary Crossentropy 一般用于 0/1 类型的任务,因为 binary crossentropy 带有一个sigmoid运算(同...
binary_crossentropy 即对数损失函数,log loss,与sigmoid相对应的损失函数。 公式:L(Y,P(Y|X)) = -logP(Y|X) 该函数主要用来做极大似然估计的,这样做会方便计算。因为极大似然估计用来求导会非常的麻烦,一般是求对数然后求导再求极值点。 损失函数一般是每条数据的损失之和,恰好取了对数,就可以把每个损失相...