1、cross entropy loss 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。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5:...
来自专栏 · 损失函数 Loss Function 1.什么是交叉熵损失 对于分类问题 交叉熵损失函数是最常见的损失函数之一 交叉熵 在信息论中 交叉熵是其中一个重要的概念 其大小表示两个概率分布间的差异 通过最小化交叉熵来获得目标概率分布的近似分布 即通过最小化相对熵来用分布Q逼近分布P(目标概率分布) 当对相对熵公式...
实现torch.nn.CrossEntropyLoss 前两天写了小平:BCE loss function 介绍,今天介绍经常用于多分类的损失函数Cross entropy loss。 1. 定义 熵entroy: 熵是用来衡量系统混乱程度的,代表一个系统信息量的总和;其值越大,代表一个系统信息量越大,不确定性和混乱程度也就越大; 交叉熵 cross entropy: 这个表示实际的...
在一般的情况下,Softmax和交叉熵是一起使用的,单独使用会出现数据不稳定的情况。在pytorch中使用时,Softmax被内置在了CrossEntropy中。
cross entropy 是普遍使用的loss function,但是做分割的时候很多使用Dice, 二者的区别如下; One compelling reason for using cross-entropy over dice-coefficient or the similar IoU metric is that the gradients are nicer. The gradients of cross-entropy wrt the logits is something like p−t, where p ...
cross entropy loss weighted loss focal loss dice soft loss soft iou loss 总结 1、cross entropy loss 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。
Cross entropy loss function 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性,在深度学习中,一般用来求目标与预测值之间的差距。 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念,要想了解交叉熵的本质,需要先从最基本的概念讲起。 1 信息量 信息量和事件发生的概率有关。 可见该函数符合我们对信息...
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 。
实例:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/2_MSELoss.py 3.CrossEntropyLoss class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能:将输入经过softmax激活函数之后...
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...