分类损失函数:Log loss,KL-divergence,cross entropy,logistic loss,Focal loss,Hinge loss,Exponential loss,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Log loss/Cross-Entropy Lossytrue
这样cross entropy就是log softmax + nll loss。 我们再从另外一个角度来看,我们得到预测值xi后,先做LogSoftmax:LogSoftmax(xi)=log(exi∑j=0nexj) 再做nll_loss:f(x,class)=−x[class] 所以我们在做分类任务的时候,最后一层有两种习惯: ...
看了ai的N本书,一直没有区分开logloss和交叉熵,还以为是两个东西。 粗略的说,这俩玩意儿就是一个玩意儿。特别是对于初学者来说,这个结论太重要了。虽然在其它方面有点点不同,但是建议大家不需去理会。 请参考: What is the difference between cross-entropy and log loss error?stackoverflow.com/questions...
最后，nn.CrossEntropyLoss可以看作是nn.LogSoftmax与nn.NLLLoss的整合。它首先对输入数据进行log_softmax变换，随后计算负对数似然损失。这一设计使得在计算时能够直接接受类别索引作为目标值，简化了数据准备过程。重要的是，用户应确保目标值与模型的输出维度相匹配，以确保计算的正确性。nn.CrossEntropy...
可以看出来nll_loss只能求每条数据只属于一个类别的情况(我目前理解是这样的),不能出现一条数据既属于第0类,又属于第1类。 同样适用上面的数据,我们计算cross_entropy label3 =torch.tensor([[1, 0, 0, 0],[0, 0, 0,1]], dtype=torch.float32)pred3=torch.tensor([[0.2, 0.7, 0.8, 0.1],[0.1,...
cross_entropy_loss 底层实际也是调用的 log_softmax 和 nll_loss。该算子一步到位的将 softmax、log 及 nll 操作全部完成。 b = torch.Tensor([ [1, 2], [0.5, 3], [0.9, 4] ]) loss = nn.CrossEntropyLoss() l1 = loss(b, torch.LongTensor([0, 1, 0])) ...
)+(1 y)log(1 p))-(y\log(p) + (1-y)\log(1-p)) (ylog(p)+(1 y)log(1 p...=∑(y out)2 Cross Entropy Entropy 一个数据分布 不确定性 衡量惊喜度 低信息量就会有较大的信息 Entropy= ∑iP(i)logP 智能推荐 maven详解 ...
交叉墒代价函数(cross-entropy) 由于上边的问题,我们换一种思路,我们不改变激活函数,而是改变代价函数,改用交叉墒代价函数: C=−1n∑x1,,,xn,[ylna+(1−y)ln(1−a)]C=−1n∑x1,,,xn,[ylna+(1−y)ln(1−a)] 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本...
LogSoftmax和NLLLoss(Negative Log Likelihood Loss)是深度学习中常用的两个函数,通常组合使用来实现分类任务中的损失计算。CrossEntropyLoss是另一种常用的损失函数,用于衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。 等价性 LogSoftmax + NLLLoss与CrossEntropyLoss在数学上是等价的。具体来说: ...