1.1 损失函数: 损失函数(Loss Function):损失函数用于衡量网络的预测输出和真实标签之间的差距。 图像目标识别通常使用互熵损失(Cross Entropy,又称为交叉熵)。交叉熵用于衡量预测概率分布和样本真实标签分布的差异。差异越小,预测分布越接近真实标签分布,其中预测概率最大的类别越可能是正确的类别。 1.2 在CNN的应用 ...
解答2:假如log loss中的f(xij)的表现形式是softmax概率的形式,那么交叉熵loss就是我们熟知的softmax with cross-entropy loss,简称softmax loss,所以说softmax loss只是交叉熵的一个特例。 softmax loss被广泛用于分类分割等任务,而且发展出了很多的变种,大家可以看往期文章【技术综述】一文道尽softmax loss...
Softmax loss和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是相关但不完全相同的概念。交叉熵损失是一种常用的损失...
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...
本文档只讨论Softmax和Cross Entropy Loss两公式的求导,不讨论两公式的来源。 Softmax公式及求导 记网络在Softmax之前的输出是zi,i=1,2,…,n,也就是说分为n类,那么各个类的Softmax公式为: Softmax(zi)=S(zi)=ezi∑kezk Softmax表示概率而非Loss,但是下面Loss求导时需要用到Softmax的求导公...
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softmax loss。这是我自己的理解,如果有误请纠正。
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...
SoftmaxWithLoss算法简介 softmax 函数称为softmax 层,交叉熵误差称为Cross Entropy Error 层,两者的组合称为Softmax-with-Loss层。 1、Softmax-with-Loss层的计算图 计算图中假定了一个进行3 类别分类的神经网络。从前面的层输入的是(a1, a2, a3),softmax 层输出(y1, y2, y3)。此外,教师标签是(t1, ...
为什么随机初始化后softmax+cross entropy的loss为logC?(C为分类个数)因为是随机初始化,所以我们可以认为经过神经网络出来的大小都是差不多的,差不多...
softmax 和 cross-entropy 本来太大的关系,只是把两个放在一起实现的话,算起来更快,也更数值稳定。 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。简单理解(只是简单理解!)就是这样, 如果有两组变量: 如果你直接求 L2 距离,两个距离就很大了,但是你对这俩做 cross entropy...