2 自定义 soft label CrossEntropyLoss demo如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F NUM_CLASS = 3 BATCH_SIZE = 8 outputs = torch.rand((BATCH_SIZE, NUM_CLASS)) labels = torch.randint(0, NUM_CLASS, (BATCH_SIZE,)) # 1 CE criterion = nn.CrossEntropyLoss...
前言Softmax 通常用于将网络的输出控制到 [0,1] 范围内,而 Cross-entropy(交叉熵)通常用在分类任务,将模型的对 k 个类别的预测结果与实际的标签之间计算出一个 loss,而这个 loss 通常使用交叉熵来实现。 注:…
cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了,具体问度娘,这里主要介绍深度学习中,使用交叉熵作为类别分类。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 我们通常见的交叉熵是二元交叉熵,因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来,如下图,为“二元交叉熵”, 当我们的label标注结果0时,如下图右侧曲线,当预测结果为1时,...
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是 softmax_cross_entropy_with_logits 的易用版本,除了输入参数不同,作用和算法实现都是一样的。 区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。 五、binary_cross...
四、softmax_cross_entropy 以tensorflow中函数softmax_cross_entropy_with_logits为例,在二分类或者类别相互排斥多分类问题,计算 logits 和 labels 之间的softmax交叉熵。 数据必须经过 One-Hot Encoding 编码 tf.one_hot 用mnist 数据举例,如果是目标值是3,那么 label 就是[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0],除了...
在Softmax Cross Entropy中，目标函数可以应用于分类任务（硬标签）或回归任务（软标签）。将硬标签转化为软标签，Softmax Cross Entropy定义为公式所示，通过Label Smoothing技术，目标软标签从硬标签转换，特定位置从1调整为[公式]，其余位置调整为[公式]，常取值为0.1，以优化模型学习。InfoNCE损失函数...
这个函数的功能就是,计算labels(通常是one-hot编码表征的概率)和logits经过变换后对应概率之间的交叉熵(cross entropy)。 第一个参数基本不用。此处不说明。 第二个参数label的含义就是一个分类标签,所不同的是,这个label是分类的概率,比如说[0.2,0.3,0.5],labels的每一行必须是一个概率分布。
1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 我们通常见的交叉熵是二元交叉熵,因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来,如下图,为“二元交叉熵”, 当我们的label标注结果0时,如下图右侧曲线,当预测结果为1时,返回的loss 无穷大,反之,loss 与 label标注结果一致都为0时, ...
上图是sigmoid曲线。Softmax Cross Entropy 的loss曲线其实跟sigmoid类似,越靠近1的时候,loss曲线会越平缓,这里以sigmoid曲线图为例。 从softmax的损失函数曲线上理解,hard label监督下,由于softmax的作用,one-hot的最大值位置无限往1进行优化,但是永远不可能等于1,从上图可知优化到达一定程度时,优化效率就会很低,到...
可以证明,cross entropy与使用极大似然法计算出的loss一致。 当Cross entropy作为softmax的损失函数时,式(12)变为 其中 为真实label, 这里使用gradient descent来优化loss函数,式(15)对特定输入 的导数为 将前面式(11)softmax的导数代入得 可以看出,softmax函数的cross entropy loss求导结果正好是预测值 ...