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。
1]) # 真实值 q = np.array([0.5, 0.5]) # 改变一下预测值 cross_entropy = -np.sum...
交叉熵损失函数是用于度量真实概率分布与预测概率分布之间差异的函数，其值越小表示模型预测效果越好。以下是关于交叉熵损失函数的详细解答：定义与公式：在二分类问题中，交叉熵损失函数的公式可以表示为：Loss = 1/n * Σ + * log)，其中n为样本数量，y_i为样本i的真实标签，p_i为样本i的预测...
2 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Chamfer Distance (DCD) 10 smo...
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...
python 多分类损失CrossEntropyLoss 使用Python 实现多分类损失 CrossEntropyLoss 在机器学习和深度学习中,多分类问题常常会遇到交叉熵损失(Cross Entropy Loss)。接下来,我们将通过一系列步骤来实现这一损失函数。本文将详细说明每个步骤以及我们需要用到的代码,以帮助新手更好地理解。
一、cross entropy loss 二、weighted loss 三、focal loss 四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、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。
交叉熵损失 crossentropyloss交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 1. 介绍 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是一种常用的损失函数,广泛应用于分类问题中。在机器学习和深度学习中,我们通常需要训练一个模型来对输入数据进行分类,而交叉熵损失可以帮助我们衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异,并通过反向传播算法来更新模型...
(This is similar to the multinomial logistic loss, also known as softmax regression.) In short, cross-entropy is exactly the same as the negative log likelihood (these were two concepts that were originally developed independently in the field of computer science and statistics, and they are mo...
在处理包含多个损失函数融合的场景时，如CTC损失与交叉熵损失（cross entropy loss）融合使用，可能会遇到nan问题。为了解决这个问题，可以采取类似的方法，将`reduction`参数设置为"none"，得到一个loss向量，然后根据向量中的nan值进行处理，比如对非nan损失值取平均，或者在出现全nan情况时设置loss为0。在...