math.log(softmax)), axis=-1) # batch内平均损失 batch_loss = tf.reduce_mean(loss) # 方式二: 直接调用 softmax_cross_entropy_with_logits loss1 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=Labels, logits=Pred_logits) # batch内平均损失 batch_loss1 = tf.reduce_mean(loss1) # loss...
计算公式:cross_entropy=−∑k=1N(pk∗logqk) 其中,p表示真实值,在公式中时one-hot形式;q表示预测值。 因为p的值不是0就是1,又是乘法,所以只要知道1对应的index就可以了,其他运算没必要做。 刚才说了q是预测值,因为神经网络最后一层分类总是接softmax,所以可以把q直接看为是softmax后的结果。
softmax 损失函数只针对正确类别的对应的输出节点,将这个位置的softmax值最大化。 卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。 上式中,p代表...
将每个类的 Dice 损失求和取平均,得到最后的 Dice soft loss。 下面是代码实现: def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6): ''' Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions. Assumes the `channels_last` format. # Arguments ...
一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5: ...
softmax_cross_entropy_with_logits计算过程 1、对输入进行softmax softmax公式 举个例子:假设你的输入S=[1,2,3],那么经过softmax层后就会得到[0.09,0.24,0.67],这三个数字表示这个样本属于第1,2,3类的概率分别是0.09,0.24,0.67。 2、计算交叉熵
cross entropy 的公式是 这里的 就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算,数值稳定还好一点,为啥不直接算他呢? 所以说,这有了 PyTorch 里面的 torch.nn.CrossEntropyLoss (输入是我们前面讲的 logits,也就是 全连接直接出来的东西)。这个 Cross...
一、crossentropyloss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5: ...
softmax_cross_entropy_with_logits计算过程 1、对输入进行softmax softmax公式 举个例子:假设你的输入S=[1,2,3],那么经过softmax层后就会得到[0.09,0.24,0.67],这三个数字表示这个样本属于第1,2,3类的概率分别是0.09,0.24,0.67。 2、计算交叉熵
是不是觉得和softmax loss的公式很像。当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是softmax loss。这是我自己的理解,如果有误请纠正。