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...
二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于二分类问题,衡量的是sigmoid函数输出的概率与真实标签间的距离。 多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。 均方误差(Mean Squared Error / MSE):在回归问题中常用,...
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。
1.binary_crossentropy交叉熵损失函数,一般用于二分类: 这个是针对概率之间的损失函数,你会发现只有yi和ŷ i是相等时,loss才为0,否则loss就是为一个正数。而且,概率相差越大,loss就越大。这个神奇的度量概率距离的方式称为交叉熵。2.categorical_crossentropy分类交叉熵函数:交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为...
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) ...
Binary Cross Entropy Cost Function. Hinge Loss(hinge损失不仅会惩罚错误的预测,也会惩罚那些正确预测但是置信度低的样本) Multi-class Cross Entropy Loss 这里我们要区分Multi-class和Multi-label,如下图: 对于Multi-Label我们不能使用softmax,因为softmax总是只强制一个类变为1,其他类变为0。因此,我们可以简单...