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:...
在pytorch中,对应的函数为torch.nn.BCELossWithLogits和torch.nn.BCELoss https://towardsdatascience.com/understanding-binary-cross-entropy-log-loss-a-visual-explanation-a3ac6025181a
六、Keras / TensorFlow 中常用 Cost Function 总结 mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorical_hinge binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss) logcosh categorical_crossentropy:亦称作多类的对数...
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。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5...
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pytorch使用多个loss pytorch loss function 文章目录 1 Loss 介绍 2 常见 Loss L1 loss L2 loss Negative Log-Likelihood(NLL) Binary Cross-Entropy Cross-Entropy Hinge Embedding Margin Ranking Loss Triplet Margin Loss KL Divergence Loss 3 Loss 设计...
1、softmax cross entropy loss 交叉熵 E(t,y)=−∑jtjlogyj 神经网络 2、Categorical Crossentropy(交叉熵loss) 主要用于互斥的分类任务中。公式为:H(y,t)=Ht(y)=−∑itilogyi 3、BinaryCrossentropy 这个损失函数主要是用来计算预测值y与目标值t之间的sigmoid交叉熵,主要用来多分类任务中,但是这个分类任...
1、熵与交叉熵 “交叉熵”包含了“交叉”和“熵”这两部分。关于“熵”的描述在理解熵的本质一文中...
1.二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）：这是最常用的二分类损失函数。它的基本思想是计算模型...
六、Keras / TensorFlow 中常用 Cost Function 总结 mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorical_hinge binary_crossentropy(亦称作对数损失,logloss) ...