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...
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,⋯,yC) 为样本的标签。若是简单的训练,则 y 为one-hot label...
Softmax 函数可以用来将模型的原始输出转化为概率分布,以便进行多分类任务的预测。 CrossEntropyLoss 损失函数: CrossEntropyLoss 是用于多分类任务的常见损失函数。对于一个具有 K 个类别的预测概率分布 y_pred 和真实标签 y_true,CrossEntropyLoss 的定义如下: CE(y_pred, y_true) = -sum(y_true * log(y_p...
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...
理清了softmax loss,就可以来看看cross entropy了。 corss entropy是交叉熵的意思,它的公式如下: 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soft...
CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数): 概念:CrossEntropyLoss是一种常用的损失函数,用于衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。在多分类问题中,CrossEntropyLoss计算模型输出的概率分布与真实标签的交叉熵,作为模型的损失函数。 优势:CrossEntropyLoss能够有效地反映模型输出与真实标签之间的差异,鼓励模型输出正确的类别...
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...
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 ...
1 验证softmax_cross_entropy_with_logits包含softmax函数 2 验证非标准one_hot的交叉熵 结果对于错误分类不明显 3 验证labels = [2 , 1] 即 001 与 010 4 验证loss = tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits...
CrossEntropy Loss CrossEntropy 经常被用来定义损失函数, CrossEntropy Loss被定义为 对于第一个结果 [ 0.227863 , 0.61939586, 0.15274114], y_true = [0, 1, 0] 上式变成 总结 Softmax 把认为神经网络的结果是没有归一化的 Logit, 它会把结果归一化为概率分布。 而CrossEntropy 则会计算出该概率分布对真是...