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(...
# 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....
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...
python实现cross entropy python snownlp 一、介绍 SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的...
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。
softmax_cross_entropy求导 在多分类问题中,我们经常使用交叉熵作为损失函数: $$ loss=-\sum_{i=1}^{n}y_ilog(\hat{y_i}) $$ 当预测第i个时,$y$可以认为是1,此时损失函数变成了: $$ loss_i=-log(\hat{y_i}) $$ 接下来对Loss求导。根据定义: $$ y_i = \frac{e^i}{\sum_j{e^j}}...
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])...
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...
分类问题,例如逻辑回归或多项逻辑回归,优化 交叉熵 损失。通常,交叉熵层跟在产生概率分布的 softmax 层之后。 在tensorflow中,至少有 十几种不同的交叉熵损失函数: tf.losses.softmax_cross_entropy tf.loss...
sparse_categorical_crossentropy ( scce ) 生成 最可能 匹配类别的类别索引。 考虑具有 5 个类别(或类)的分类问题。 在cce 的情况下,单热目标可能是 [0, 1, 0, 0, 0] 并且模型可能预测 [.2, .5, .1, .1, .1] (可能是正确的) 在scce 的情况下,目标索引可能是 [1],模型可能预测:[.5]。 现...