因此,其实本来没有什么Softmax Loss的概念,这个公式是在多分类任务中使用Softmax Function+Cross Entropy loss产生的。 Cross Entropy Loss 和 Log Loss [4] 她俩在解决二分类问题的时候,其实是一回事,不服气的看公式: 这个公式既叫Binary Cross-Entropy,也叫Log Loss,y是label,p(y)是预测结果,符号和之前的...
Binary Cross-entropy loss 也称为 Sigmoid Cross- entropy Loss。相当于 Sigmoid 加上 Cross- Entropy loss。不同于 Softmax loss,这里每个类是相互独立的,用于 multi-label classification。通俗的讲就是一个class 的存在与否不受其他 class 存在与否的影响,比如说一张图片属于 dog,同时颜色为yellow。称之为 Bina...
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_...
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。
3.2 binary_cross_entropy函数中的weight参数 4 在二分类任务中输出1通道后sigmoid还是输出2通道softmax? 4.1 理论 4.2 实验 在各种深度学习框架中,我们最常用的损失函数就是交叉熵,熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真实数据的相近程度。交叉熵越小,表示数据越接近真实样本。
二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于二分类问题,衡量的是sigmoid函数输出的概率与真实标签间的距离。 多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。
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...
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 6804、弹幕量 8、点赞数 188、投硬币枚数 91、收藏人数 286、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:斯坦福李飞飞最新演讲:Ai的历史和未来
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1.由上述回答感覺 categorical_crossentropy 的計算會更嚴謹,但在 cifar10 這樣的資料集(應為多元分類),為什麼使用 binary_crossentropy 比categorical_crossentropy 的結果好這麼多?和 activation function、資料集的特性或是什麼因素有關呢? => 如果前面幾位專家講的...