交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss) 交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数,其具体公式为: 1.交叉熵损失函数由来 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性。首先我们来了解几个概念。… 汤姆和杰瑞 熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍 deeph...发表于...
defbinary_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):return-np.mean(y_true*np.log(y_pred)+(1-y_true)*np.log(1-y_pred))# 多分类交叉熵损失函数 defcategorical_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):num_classes=y_true.shape[1]return-np.mean(np.sum(y_true*np.log(y_pred+1e-9),axis=1))#...
nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) This criterion computes the cross entropy loss between input logits and target. 该函数计算输入 logits 和目标之间的交叉熵损失。 参数...
交叉熵损失函数(cross-entropy loss function),也称为对数损失函数(log loss function),是一种用于衡量一个分类模型预测结果与真实标签之间差异的损失函数。 在二分类问题中,交叉熵损失函数定义如下: L(y, \hat{y}) = -y \log(\hat{y}) - (1-y) \log(1-\hat{y}) 其中,y是真实标签(0或1),\hat...
交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)是一种用于分类问题的损失函数,它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。在二分类或多分类问题中,交叉熵损失函数通过计算预测概率与真实标签之间的“距离”来指导模型的学习过程,使得模型预测更加准确。 2. 交叉熵损失函数在PyTorch中的实现 在PyTorch中,交叉熵损失...
二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于二分类问题,衡量的是sigmoid函数输出的概率与真实标签间的距离。 多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。
3、 交叉熵损失函数 Cross Entropy Error Function 3.1、表达式 在二分类的情况 模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 。此时表达式为: 其中: - y——表示样本的label,正类为1,负类为0 - p——表示样本预测为正的概率 ...
我们都知道损失函数有很多种:均方误差(MSE)、SVM的合页损失(hinge loss)、交叉熵(cross entropy)。这几天看论文的时候产生了疑问:为啥损失函数很多用的都是交叉熵(cross entropy)?其背后深层的含义是什么?如果换做均方误差(MSE)会怎么样?下面我们一步步来揭开交叉熵的神秘面纱。
2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。 3、softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 其公式如下: ...
在机器学习和深度学习中,交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)是一种广泛使用的损失函数,特别是在处理分类问题时。本文将详细解析交叉熵损失函数的优缺点,并探讨PyTorch中nn.CrossEntropyLoss()的具体应用。 交叉熵损失函数的优点 计算简单:交叉熵损失函数的计算方法相对简单,可以直接使用标准的数学库来实现,无需复杂的...