这样,我们已经完整地实现了交叉熵损失函数的推导过程。 2. 交叉熵损失函数的直观理解 可能会有读者说,我已经知道了交叉熵损失函数的推导过程。但是能不能从更直观的角度去理解这个表达式呢?而不是仅仅记住这个公式。好问题!接下来,我们从图形的角度,分析交叉熵函数,加深大家的理解。 首先,还是写出单个样本的交叉熵损...
结合多分类的交叉熵损失函数公式可得,模型 1 的交叉熵为:sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 0 * log(0.3) + 1 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(0 * log(0.3) + 1 * log(0.4) + 0 * log(0.4)) = 0.91sample 1 loss = -(1 * log(0.1) + 0 * log(0.2) + 0 * log(0....
3. 多分类问题中的交叉熵损失函数 对于有K个类别的多分类问题,交叉熵损失函数为\[L = - \sum\limits_{i = 1}^N {\sum\limits_{k = 1}^K {{y_{i,k}}} } \log {\hat y_{i,k}}\\\]上式中,N为样本总数,\[{y_i}\]是真实的类别分布,使用one-hot编码。\[{\hat y_i}\]是模型预测...
在物理学中,“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域,提出了“信息熵”概念,通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵(cross entropy)是信息论中的重要概念,主要用来度量两个概率分布间的差异。假定 p和 q是数据 x的两个概率分布,通过 q来表示 p的交叉熵可如下计算: $H\...
交叉熵损失函数学习笔记 损失函数在机器学习任务中被广泛用于优化模型。交叉熵损失在众多可用的损失函数中脱颖而出,尤其是在分类任务中。但它为什么如此重要呢? 交叉熵损失在某些情况下非常有用,特别是在解释利用 softmax 函数的神经网络的输出时,这是深度学习模型中的常见做法。此损失函数测量两个概率分布之间的差异...
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。
一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ,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。 二、什么是交叉熵 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。
交叉熵损失函数 对Softmax函数求导 对交叉熵损失函数求导 前情提要 在做单分类的时候,一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器,输出在每个标签上的logits。损失函数为交叉熵损失函数,会对logits进行Softmax之后累计损失。 为了理论基础和严谨,复习下求导运算。
以后,当你使用PyTorch内置的二分类交叉熵损失函数时,只要保证输入的预测值和真实标签的维度一致(N,...),且输入的预测值是一个概率即可。满足这两点,一般就能避免常见的错误了。 (BCELoss的使用) 关于二分类交叉熵的介绍就到这里,接下来介绍多分类交叉熵。
多分类交叉熵损失函数公式 多分类交叉熵损失函数在多分类问题的模型训练中起着关键作用,下面将更加详细地介绍其公式的各个部分及相关概念: 1. 前提假设与相关概念。 样本与类别: 假设有一个多分类任务,存在C个不同的类别。例如在一个图像分类任务中,可能有C = 10个类别,分别对应不同种类的物体。 对于数据集中...