Cross Entropy Loss Function（交叉熵损失函数）理解

最新推荐文章于 2024-10-29 19:20:13 发布
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分类专栏： 深度学习小碎念 文章标签： 计算机视觉
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】交叉熵损失函数（Cross-entropy loss function）
qq_36130719的博客
07-05 643
交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。交叉熵在分类问题中常常与softmax是标配，softmax将输出的结果进行处理，使其多个分类的预测值和为1，再通过交叉熵来计算损失。
pytorch的CrossEntropyLoss交叉熵损失函数默认reduction是平均值
一个人的世界
08-04 1770
pytorch的交叉熵函数中reduction默认使用的求平均
手写Cross Entropy Loss Function
mawonly的博客
12-13 876
最近准备在cross entropy的基础上自定义loss function， 但是看pytorch的源码Python部分没有写loss function的实现，看实现过程还得去翻它的c代码，比较复杂。写这个帖子的另一个原因是，网络上大多数Cross Entropy Loss 的实现是针对于一维信号，或者是分类任务的，没找到关于分割任务的。因此，准备手写一个Cross Entropy Loss Function，也供大家参考。
交叉熵损失Cross entropy loss function
W1995S的博客
03-30 2756
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，在深度学习中，一般用来求目标与预测值之间的差距。 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。 1 信息量 信息量和事件发生的概率有关。 可见该函数符合我们对信息量的直觉 ，概率越大，信息量就越小。 2 熵 考虑另一个问题，对于某个事件，有n种可能性，每一种可能性都有一个概率p(xi)。 我们现在有了信息量的定义，而**熵**用来表示所有信息量的期望，即： 然而有一类比较特殊的问题，比如投掷硬币
损失函数：Cross Entropy Loss （交叉熵损失函数）
FriendshipTang的博客
04-17 7035
PyTorch、人工智能、损失函数、交叉熵、Softmax
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）
orDream的博客
11-29 9096
在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。交叉熵损失是最重要的成本函数。它用于优化分类模型。对交叉熵的理解取决于对 Softmax 激活函数的理解。我在下面写了另一篇文章来涵盖这个先决条件考虑一个4类分类任务，其中图像被分类为狗、猫、马或猎豹。上图中，Softmax 将 logits 转换为概率。交叉熵的目的是获取输出概率（P）并测量与真值的距离（如下图所示）。对于上面的示例，类dog的所需输出是[1,0,0,0]
交叉熵损失函数
m0_53444618的博客
11-23 434
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分
CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)和LabelSmoothing(标签平滑)推导和代码
weixin_51603758的博客
08-07 1313
CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)和LabelSmoothing(标签平滑)推导和代码
CrossEntropy交叉熵损失函数及softmax函数的理解
qq_44629163的博客
04-22 1万+
参考链接1 参考链接2 参考链接3 （一）什么是Sigmoid函数和softmax函数？ 1、提到二分类问题容易想到逻辑回归算法，而逻辑回归算法最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数和softmax函数刚好具有这样的功能。 2、Sigmoid函数 当分类结果可以只用一个节点表述时，使用Sigmoid函数： ...
深度学习：交叉熵损失（Cross Entropy Loss）
最新发布
m0_73640344的博客
10-29 1662
交叉熵损失是一种常用于评估概率分类模型性能的损失函数。它衡量的是模型预测的概率分布与真实分布之间的差异。交叉熵损失特别适用于分类任务中，尤其是多类分类问题。数学上，交叉熵可以定义为：yyi​iKaTeX parse error: Can't use function '\)' in math mode at position 1: \̲)̲ 是预测为第 \(
CrossEntropyloss function
weixin_45885074的博客
03-02 489
Cross entropy loss function又称交叉熵损失，是基于one_hot编码的。 举个例子，我们现在来完成一个判别任务，是cat则1，否则为0。那么我们输入一张图片，会面临以下两种概率，其中yhat代表概率。 然后根据最大似然知识，我们得出下面式子。 其他博客都略过了这里，所以我来尝试解释一下最大似然估计吧，根据概率论知识最大似然估计是用来估计yhat取某值的可能性的，例如我们现在随便设yhat=0.5,当p(x|y)=0的时候，说明yhat不可能等于0.5，当p(x|y)=1的时候说
损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）
weixin_45665708的博客
12-16 11万+
损失函数——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。 1.1信息量 信息论奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。 “太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话，信息量为0。 “六
损失函数：MSE\Binary_crossentropy\categorical_crossentropy
Arthur_Holmes的博客
05-21 2123
1.均方误差：MSE 是最经典也是最简单的损失函数，几乎万能，但是不太准确。 2.binary_crossentropy交叉熵损失函数，一般用于二分类： 3.categorical_crossentropy分类交叉熵函数： n是样本数，m是分类数。 一般来说，如果最后一层接上softmax作为分类概率输出时，都会用categorical_crossen...
深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 损失函数
二分掌柜的
06-09 1040
flyfish
交叉熵损失（Cross-Entropy loss）
斑驳的岁月
12-21 5127
在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。交叉熵损失是最重要的成本函数。它用于优化分类。对交叉熵的理解取决于对 Softmax 激活函数的理解。
交叉熵损失函数（cross-entropy loss function）原理及Pytorch代码简介
chao_shine的博客
05-07 12万+
为了更好的理解交叉熵的意义，先介绍一下相对熵的概念 1、相对熵 基本概念 相对熵又称为KL散度（Kullback–Leibler divergence），用来描述两个概率分布的差异性。假设有对同一变量xxx的q(x)q(x)q(x)和p(x)p(x)p(x)两个概率分布,那么两者之间的相对熵可由以下定义： DKL(p∥q)=∑i=1Np(xi)log⁡(p(xi)q(xi)) D_{K L...
交叉熵在loss函数中使用的理解
静看岁月
08-01 941
关于交叉熵在loss函数中使用的理解 交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的...
损失函数MSE、Cross entropy、Hinge Loss-杂记
xuanshuang的博客
06-10 1145
MSE、交叉熵损失、hinge loss
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
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SongGu1996的博客
08-10 13万+
基础不牢，地动山摇，读研到现在有一年多了，发现自己对很多经常打交道的知识并不了解，仅仅是会改一改别人的代码，这使我感到非常焦虑，自此开始我的打基础之路。如果博客中有错误的地方，欢迎大家评论指出，我们互相监督，一起学习进步。 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）在分类任务中出镜率很高，在代码中也很容易实现，调用一条命令就可以了，那交叉熵是什么东西呢？为什么它可以用来作为损失函数？...
cross entropy loss function （交叉熵）如何计算
04-20
交叉熵损失函数是用于评估分类模型预测与实际标签之间的差异，常用于多分类问题中。它通常是根据模型预测的概率分布和实际标签的概率分布计算得出的。具体计算方式可以使用以下公式： - H(p,q) = -Σ p(x) * log(q(x)) 其中p是实际标签的概率分布，q是模型预测的概率分布。计算中涉及到对数函数、乘法和加法等操作。
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