# 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.we...
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(...
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....
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...
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() loss = criterion(logits, labels) print(loss.item()) 交叉熵损失函数 2.Hinge损失函数 Hinge损失函数是一种常用于支持向量机(SVM)的损失函数,用于解决分类问题。 假设有训练集D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_n,y_n)}其中x_i\in R^d为输入...
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...
在model.compile()语句中将损失函数指定为' categorical_crossentropy ': # 导入包from keras.layers import Densefrom keras.models import Sequentialfrom keras.optimizers import adam#alpha设置为0.001,如adam优化器中的lr参数所示# 创建模型model_alpha1 = Sequential()model_alpha1.add(Dense(50, input_dim=2,...
3.(课堂动手练习)交叉熵(cross-entropy)讲解和使用 4.(课堂动手练习)欠拟合/正确拟合/过拟合 5.(课堂动手练习)各种优化器Optimizer 6.(课堂动手练习)模型保存和模型载入方法 第十五章:深度学习算法-卷积神经网络CNN应用 1.CNN卷积神经网络介绍 ...