由于softmax 可以将一组变量转换为概率分布,而 cross-entropy 又能够衡量两个概率分布之间的距离,因此,softmax 和 cross-entropy 经常结合在一起使用 总的来说,交叉熵损失函数刻画了两个概率分布之间的距离,通常用在神经网络的多分类任务中,可以表示真实标签值与神经网络输出经softmax计算后得到的预测概率值之间的损...
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: 作者首先...
在CNNs中,Softmax函数结合交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) 是最常用的监督组件。然而,传统的Softmax损失函数有以下局限性: 未显式鼓励特征的判别性:Softmax损失主要关注样本的正确分类,而未对特征的类内紧凑性和类间可分性进行显式约束。 无法调整分类间隔:Softmax损失无法控制类间的分类间隔,可能导致特征分布重叠,...
一、交叉熵损失函数的推导过程 说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: ... 二分类问题损失函数交叉熵的推导 首先看交叉熵的公式: 重点在于二分类问题x取值只有两个:0 和1,因此只要把x=1和x=0的值代入公式即可: 这一步我当时没搞清楚,很多讲推导的人就直接写下来,完全没搞明...
在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑. softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1. 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数...
D:\ProgramData\Anaconda3\python.exe"D:/Python code/2023.3 exercise/向量间的距离度量/softmax_cross_entropy_loss_test.py"方法1--损失: [4.15883989 4.15890663 4.15894403 4.15897117 4.15902341 4.15904347 4.1590823 4.1590913 4.15910622 4.15913114 4.15913474 4.1591434 ...
softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目 考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ...
过去,针对class-level label,默认用softmax-CrossEntropy计算损失;针对pairswise-level label,默认用triplet loss计算损失。 现在,针对这两种情况,都可以用一种损失函数,即circle loss。实践表明,circle loss的效果比上面两者都秀。 circle loss API 变量说明 ...
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...
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 ...