returnnll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 从上面代码可知:input和target是Tensor格式,并且先计算log_softmax,再计算nll_loss。(实际上softmax计算+ log计算 + nll_loss 计算== 直接使用CrossEntropyLoss计算) 2.1 通过softmax+log+nll_loss 计算CrossEntro...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 。
因为调用F.cross_entropy函数时会通过log_softmax和nll_loss来计算损失,也就是说使用F.cross_entropy函数时,程序会自动先对out进行先算softmax,以将结果归一化到[0,1],再算log,即信息量,最后再计算nll_loss,即交叉熵。即执行F.cross_entropy时,相当于执行以下代码: soft_out = F.softmax(logits) log_soft...
pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果。 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实是把前一层的输入映射到0~1这个区间上,可以认为上一层某个样本的输入数据越大,就代表这个样本标签属于1的概率就越大,反之,上一层某样本的输入...
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。
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深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 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( 的log 底数是e): 其中: yi—— 表示样本i的label,正类为1 ,负类为0 ...
loss = -label * F.log_softmax(pred, dim=-1) 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。
1.什么是Ohem Cross Entropy Loss OHEM 全称为 “Online Hard Example Mining”,含义是在线困难样本挖掘。OhemCrossEntropyLoss 用于图像分割和目标检测中,主要针对不平衡数据分布问题,核心思想是在训练过程中只选择那些预测概率值小于阈值的困难样本进行损失计算,进而更加关注于难以分类的样本。简而言之,OHEM CrossEntropy...
简介:损失函数大全Cross Entropy Loss/Weighted Loss/Focal Loss/Dice Soft Loss/Soft IoU Loss 一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。