使用PyTorch 内置的交叉熵损失函数来计算损失值。 # 定义交叉熵损失函数criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失loss=criterion(outputs,y)# 使用模型的输出和真实标签计算损失print(f'Loss:{loss.item()}')# 输出损失值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤5:反向传播更新模型参数 我们需要反向传播并更新模型的参数。
# 定义交叉熵损失函数 def cross_entropy_loss(y_true, y_pred): # y_true是真实标签,y_pred是预测值 return -(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred)) # 定义逻辑回归模型 class LogisticRegression: def __init__(self, num_features): # 初始化权重参数 self....
函数将接受真实标签和预测标签作为参数,并返回损失值。 defcross_entropy_loss(true,predicted):# 防止取对数时出现无穷大的情况predicted=np.clip(predicted,1e-12,1.0)# 对预测值进行裁剪# 计算交叉熵损失loss=-np.sum(true*np.log(predicted))/true.shape[0]# 平均损失returnloss# 返回损失值 1. 2. 3. ...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss()函数来计算交叉熵损失函数。 import torch # 计算交叉熵损失函数 logits = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [2.0, 1.0, 3.0], [3.0, 2.0, 1.0]]) # 预测值 labels = torch.tensor([2, 1, 0]) # 真实值 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss...
在神经网络中,交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)是一种非常流行的损失函数,特别是在处理二分类或多分类问题时。它衡量的是实际输出与预测输出之间的差异。而Sigmoid函数,作为激活函数的一种,经常用于将神经网络的输出映射到(0, 1)区间内,以表示概率。然而,在使用这两个工具时,如果不注意,可能会遇到输出为NaN(Not ...
python 实现 focal loss cross entropy的缺点 cross entropy的表达式: log(x) 与 -log(x) 的曲线图: cross entropy 的两个缺点: 1. 数量多的类别会主导损失函数和梯度下降,导致模型更有信心预测数量多的类别,而缺少对数量少类别的重视。Balance cross entropy可以解决。
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...
### Python 中的交叉熵损失函数 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss Function)是机器学习和深度学习中常用的一个损失函数,特别是在分类任务中。它衡量的是两个概率分布之间的差异,其中一个通常是模型预测的概率分布,另一个是实际标签的分布。 ### 1. 定义与公式 对于二分类问题,交叉熵损失函数的公式为: \[ L...
importtorchimporttorch.nnasnn# 假设模型的输出为 logits,实际类别标签为 targetslogits=torch.randn(3,5)# 3个样本,5个类别targets=torch.tensor([1,0,4])# 三个样本的实际类别标签# 使用交叉熵损失函数计算负对数似然损失criterion=nn.CrossEntropyLoss()nll_loss=criterion(logits,targets)print("负对数似然损...
交叉熵(Cross Entropy)损失函数是分类问题中最常用的损失函数之一。它的计算公式如下:Cross Entropy = - Σ (y_ilogit(y)) + (1-y_i)log(1-sigmoid(y))其中,y_i表示真实标签(0或1),sigmoid(y)表示模型的预测概率,logit(y)表示模型的预测得分。下面是一个使用Python实现交叉熵损失函数的示例代码: ...