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
https://towardsdatascience.com/understanding-binary-cross-entropy-log-loss-a-visual-explanation-a3ac6025181aVisual Information Theory
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,...
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...
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: ...
匿名用户 它们是一样的。 如果检查实现,您会发现它在对传入参数应用之后调用。 return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 免责声明:我特别回答“现在,任何人应该使用什么方法,为什么?”在不了解用例的情况下。~阅读全文~人机检测~...
一段代码说明: log_softmax = 先softmax 再作log, 其实就是复合函数 交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss = log_softmax+ nll_loss, 即先log softmax后再作nll_loss 运算。 交叉熵损失就不用再说了吧,两个分布的相似度,值 越小表示相似度越高。...loss...
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])) ...
LogSoftmax + NLLLoss与CrossEntropyLoss在数学上是等价的。具体来说: LogSoftmax:将输入向量通过 softmax 函数转换为概率分布,然后取对数。公式如下: [ \text{LogSoftmax}(x_i) = \log\left(\frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)}\right) ] ...