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...
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
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:...
Categorical Cross Entropy Cost Function(在只有一个结果是正确的分类问题中使用分类交叉熵) 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...
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...
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...
交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)是衡量两个概率分布差异的函数,最早由信息论领域的 Claude Shannon 提出。交叉熵损失广泛应用于机器学习和深度学习模型中,尤其在分类任务中用于优化模型性能。 2. 原理 交叉熵损失度量了模型输出的概率分布 y^ 和真实标签分布 y 之间的差异。交叉熵越小,表示两个分布越接近,即预测的...
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。
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) ...
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...