交叉熵(Cross-entropy)损失函数是一种常用的分类问题损失函数。在二分类问题中,它的定义如下: L(y^,y)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^))=−ylogy^−(1−y)log(1−y^) 其中,y^表示模型预测的概率值(即分类器输出),y表示样本真实的类别标签。对于正例样本(y=1),交叉熵损...
keras.losses.CategoricalCrossentropy() # 计算损失函数值 loss = cross_entropy_loss(y_true, y_pred) print(loss.numpy()) # 输出损失函数值 y_true表示真实标签,y_pred表示预测值。通过tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()定义交叉熵损失函数,然后调用该函数并传入真实标签和预测值即可计算损失函数值。
下面是一个完整的示例代码,演示了如何计算交叉熵: importnumpyasnpimportmath# 真实的概率分布y_true=[0.3,0.2,0.5]# 预测的概率分布y_pred=[0.4,0.3,0.3]# 计算交叉熵cross_entropy=-sum([y*math.log(y_hat)fory,y_hatinzip(y_true,y_pred)])print("交叉熵:",cross_entropy) 1. 2. 3. 4. 5....
1.3 Cross Entropy Cross Entropy是交叉熵的一个特例,通常用来衡量两个概率分布之间的距离。假设有一个真实的概率分布P和一个模型的概率分布Q,Cross Entropy的计算公式如下: H(P, Q) = - Σ p(x) * log(q(x)) 其中,H(P, Q)表示真实分布P和模型分布Q之间的Cross Entropy,p(x)表示真实分布的概率,q(...
cross_entropy函数是pytorch中计算交叉熵的函数。根据源码分析,输入主要包括两部分,一个是input,是维度为(batch_size,class)的矩阵,class表示分类的数量,这个就表示模型输出的预测结果;另一个是target,是维度为(batch_size)的一维向量,表示每个样本的真实值。输出是交叉熵的值。nn中的CrossEntropyLoss类与此函数的作用...
用Python和Pytorch实现softmax和cross-entropy softmax激活函数 softmax激活函数将包含K个元素的向量转换到(0,1)之间,并且和为1,因此它们可以用来表示概率。 python: defsoftmax(x):returnnp.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) x=np.array([0.1, 0.9, 4.0])...
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss #计算交叉熵损失 loss = loss_fn(logits, targets) print('交叉熵损失:', loss.item() ``` 解释上述代码: 1. 首先,我们导入了PyTorch库。 2.然后,我们设置了随机种子以确保结果可复现。 3. 接下来,我们假设有4个样本,每个样本有3个类别。我们使用`torch.randn`函数生成了...
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...
sparse_categorical_crossentropy 和 categorical_crossentropy 有什么区别?什么时候应该使用一种损失而不是另一种?例如,这些损失是否适合线性回归?
损失函数使用分类交叉熵-categorical_crossentropy(针对0-1标签),整数标签使用(sparse_categorical_crossentropy) 运行环境:Python3.9.13 + Keras2.12.0 + tensorflow2.12.0 导入数据 机器学习中的路透社数据集是一个非常常用的数据集,它包含来自新闻专线的文本数据,主要用于文本分类任务。这个数据集是由路透社新闻机构提...