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:...
收起 1.什么是交叉熵损失 交叉熵 交叉熵损失函数 2.为什么用交叉熵损失 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...
等式的后一部分,就是交叉熵cross_entropy,所以,衡量两个概率的分布只用关心这一部分就够了CEloss=Hp=q()=−∑i=1np(xi)log(q(xi) 2.Hinge Loss came from SVN, used for classfication function:合页损失,起源于SVN,用于分类,确保当预测p大于一定阈值(margin)时,才认为是分对了,此时loss=0 math yi=(...
熵越大，表示事件发生的不确定性越大。而交叉熵是用于比较两个概率分布之间的差异，对于两个概率分布 P...
损失函数（Loss Function）:交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）:交叉熵损失函数的具体内容 END 学习 LLM ...
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 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 ...
常见LOSS函数之Cross Entropy(交叉熵) 交叉熵是分类问题常用的损失函数。 熵 熵表示稳定性或者说惊喜度,熵越高表示越稳定,其惊喜度就越低。 示例 一般用H(p)表示熵 交叉熵 交叉熵=熵+散度 散度代表分布的重叠程度,散度越高重合度越少。 当两个分布p和q相等时,散度等于0,此时交叉熵等于熵值。
The cross-entropy loss function is used to find the optimal solution by adjusting the weights of a machine learning model during training. The objective is to minimize the error between the actual and predicted outcomes. A lower cross-entropy value indicates better performance. ...
3、 交叉熵损失函数 Cross Entropy Error Function 3.1、表达式 在二分类的情况 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 和 。此时表达式为: 其中: - y——表示样本的label,正类为1,负类为0 - p——表示样本预测为正的概率 ...