作为一种损失函数，交叉熵的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出 loss ...
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。
我也遇到了同样的问题，我用bert训练一个二分类器，判断一个中文是不是英文单词的释义，然后准确率一直...
解决inf问题的方法之一，是通过在计算loss时设置参数`zero_infinity`为True，这样可以将无穷大的loss值置零，避免其对梯度产生影响。在CTC损失函数中，通过调整参数，可以实现这一功能。当将`zero_infinity`参数设置为True时，inf值会被置为0，从而避免了梯度爆炸问题。在处理包含多个损失函数融合的场景时...
所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失): 1:hinge loss(合页损失) 又叫Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),LiLi表示每一类的损失,一个样例的损失是所有类...
1.Cross_entropy公式及导数推导 损失函数: a=σ(z), where z=wx+b 利用SGD等算法优化损失函数,通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数: 对两个参数权重和偏置进行求偏导: 推导过程如下(关于偏置的推导是一样的): Note:这个推导中利用了sigmoid激活函数求导,才化简成最后的结果的。sigmoid求导详解 ...
具体实现时，首先确保logits未经softmax处理，系统会在计算损失时自动进行这一步骤。通过调用cross_entropy函数，等效执行了log_softmax和nll_loss的操作，得到的值代表了模型预测与实际标签之间的差异。手动实现交叉熵损失时，同样需要考虑其导数。导数的计算基于损失函数与预测值的关系。在特定场景下，大词汇...
\[Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0.2)\]在此公式中，X表示样本等于特定类别的概率向量，Y为样本的标签，此例中Y为[1,0]，计算交叉熵损失。对于多分类问题，交叉熵公式为：\[Loss = -1/2(log0.7+log0.5)\]在交叉熵定义中，M代表类别总数，i表示第i个样本，yic表示第i个样本类别c...
在机器学习的世界里，交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)宛如一道桥梁，连接着模型预测与真实概率之间的桥梁。它衡量的是两个概率分布间的差异，数值越小，模型性能越佳。让我们一起探索其在二分类和多分类问题中的应用以及它与相对熵(KL散度)、极大似然估计的关系。二分类与多分类的交叉熵 在二分类场景...
cross_entropy 是不是觉得和softmax loss的公式很像。当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是softmax loss。这是我自己的理解,如果有误请纠正。