这样交叉熵部分变为完整的交叉熵,同时调节因子变为距离绝对值的幂次函数。和Focal Loss类似,我们实验中发现一般取beta = 2为最优。 2.2 Distribution Focal Loss 对于任意分布来建模框的表示,它可以用积分形式嵌入到任意已有的和框回归相关的损失函数上,果分布过于任意,网络学习的效率可能会不高,原因是一个积分目标...
在机器学习和深度学习的多分类任务中,交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)是一个非常重要的概念。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了便捷的接口来实现这一损失函数。本文将详细探讨PyTorch中的CrossEntropyLoss,包括其实现原理、使用方法和一些实践技巧。 一、交叉熵损失函数简介 交叉熵损失函数用于衡量两个概率分...
以后,当你使用PyTorch内置的二分类交叉熵损失函数时,只要保证输入的预测值和真实标签的维度一致(N,...),且输入的预测值是一个概率即可。满足这两点,一般就能避免常见的错误了。 (BCELoss的使用) 关于二分类交叉熵的介绍就到这里,接下来介绍多分类交叉熵。 二、多分类交叉熵 其中,N代表样本数,K代表类别数, 代表...
pytorch自定义交叉熵损失函数 交叉熵损失函数的输入 写在前面 在文章[TensorFlow] argmax, softmax_cross_entropy_with_logits, sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数详解中,提到了交叉熵损失函数的计算方式以及tensorflow中的输入和输出等。本篇文章会更细地讲一下tensorflow中交叉熵损失函数的应用,以及在优化...
pytorch支持多种损失函数,这里只介绍交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)和二元交叉熵损失函数(nn.BCELoss)。交叉熵损失函数可用于多类别(multi-class) 分类,二元交叉熵损失函数可用于多标签(multi-label)分类。 nn.CrossEntropyLoss 之多类别分类 pytorch中图像的标签编号为标量:0、1 、2 … C-1,输入到损失函数...
>>> PyTorch 计算的交叉熵损失: 0.45524317026138306 >>> 根据公式实现的交叉熵损失: 0.4552431106567383 >>> PyTorch 计算的带权重的交叉熵损失: 0.5048722624778748 >>> 根据公式实现的带权重的交叉熵损失: 0.50487220287323 >>> PyTorch 计算的标签平滑的交叉熵损失: 0.5469098091125488 >>> 根据公式实现的标签平滑的交...
PyTorch笔记--交叉熵损失函数实现 交叉熵(cross entropy):用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小,代表这两个分布越接近。 函数表示(这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示): (是真实值,是预测值。) 命名说明: pred=F.softmax(logits),logits是softmax函数的输入,pred代表预测值,是softmax函数的输出...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来定义交叉熵损失函数。该函数将模型输出的概率分布和真实标签作为输入,并返回它们之间的交叉熵损失。具体使用方法如下: 1.导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim 2.定义模型 在这里我们以一个简单的全连接神经网络为例: ...
交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是一种常用于分类任务的损失函数。它衡量的是预测分布与真实分布之间的差异。具体而言,它会计算每个样本的预测类别与真实类别之间的距离,然后取平均值。 在PyTorch 中,交叉熵损失函数可以通过 torch.nn.CrossEntropyLoss 来实现。该函数结合了 LogSoftmax 和 NLLLoss 两个操作,适用...