TL, DR: 发现 softmax cross-entropy (SCE) loss and its variants 可能让特征比较分散(分布比较集中的好处是便于采样更多数据). 因此本文提出了Max-Mahalanobis Center (MMC) loss 让特征更集中. softmax cross-entropy (SCE) 这个损失函数在分类任务上用途广泛. 本文提出了 MMC Loss, 二者的区别在于: 作者首...
entropy，其实你在输出时已经使用了softmax激活。那么你在测试时如果还是使用pytorch自带cross entropy计算...
Cross-Entropy Loss (交叉熵损失)关于softmax的输入的Jacobian 当softmax 为网络的最后一层,且Loss 函数采用 Cross−Entropy 时,为了进行反向传播,需要计算 Cross−Entropy Loss 关于softmax 的输入的 Jacobian。对于单个样本来说,Cross−Entropy Loss的公式为 LCE=−∑k=1Cyilog(pi) 其中y=(y1,y2,⋯...
cross-entropy loss是一个损失函数，它衡量了预测概率和真实标签之间的误差。
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 CrossEntr...
e，对Loss的影响是，缩小了常数倍log2e；机器学习领域，交叉熵被用来衡量两个概率分布的相似度，交叉熵...
softmax loss是我们最熟悉的loss之一了,分类任务中使用它,分割任务中依然使用它。softmax loss实际上是由softmax和cross-entropy loss组合而成,两者放一起数值计算更加稳定。这里我们将其数学推导一起回顾一遍。 令z是softmax层的输入,f(z)是softmax的输出,则 ...
softmax、cross entropy和softmax loss学习笔记 之前做手写数字识别时,接触到softmax网络,知道其是全连接层,但没有搞清楚它的实现方式,今天学习Alexnet网络,又接触到了softmax,果断仔细研究研究,有了softmax,损失函数自然不可少。一起学习记录一下。 主要参考的博文:http://blog.csdn.net/u014380165/article/...
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 CrossEntropyLoss 其实就是等于 torch.nn.LogSoftmax...
Forbrevity, let x = output, z = target. The binary cross entropy loss is loss(x, z) = -...