损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系

最新推荐文章于 2025-02-25 17:04:10 发布
最新推荐文章于 2025-02-25 17:04:10 发布
阅读量1.2k 收藏
点赞数
分类专栏： 图像处理 文章标签： 交叉熵
本文汇集了来自多个技术领域的深入探讨，包括但不限于算法、编程语言、框架、数据库管理、云计算及人工智能等，为读者提供了全面的技术视角。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）
胭脂草的ABC博客
03-22 1963
求知若愚 logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵） 假设函数： 转存失败重新上传取消 更为一般的表达式：转存失败重新上传取消 （1） 似然函数： 转存失败重新上传取消 （2） 对数似然函数： 转存失败重新上传取消 如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这...
softmax_cross_entropy
qiqiaiairen的博客
11-15 1万+
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 计算logits 和 labels 之间的稀疏softmax 交叉熵 度量在离散分类任务中的错误率，这些类之间是相互排斥的（每个输入只能对应唯一确定的一个类）。举例来说，每个CIFAR-10 图片只能被标记为唯一的一个标签：一张图片可能是一只狗或一
【PyTorch】torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits()函数：计算二元交叉熵损失(集成了Sigmoid操作)
彬彬侠的博客
02-18 839
torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits是PyTorch中用于计算二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）的函数，且该函数集成了Sigmoid操作，因此它可以直接处理原始的网络输出（即未经过Sigmoid函数的logits）。在实际使用中，二元交叉熵损失用于衡量模型的输出与目标之间的差异，特别适用于二分类任务。binary_cross_entropy_with_logits函数在计算损失时，不需要显式地对模型输出应用Si
softmax和cross_entropy
weixin_30600197的博客
01-09 141
softmax函数： 交叉熵： 其中指代实际的标签中第i个的值（用mnist数据举例，如果是3，那么标签是[0，0，0，1，0，0，0，0，0，0]，除了第4个值为1，其他全为0） 就是softmax的输出向量[Y1，Y2,Y3...]中，第i个元素的值 显而易见，预测越准确，结果的值越小（别忘了前面还有负号），最后求一个平均，得到我们想要的loss。 过程如下：第...
常见的损失函数之MSE\Binary_crossentropy\categorical_crossentropy
热门推荐
legalhighhigh的博客
08-04 5万+
损失函数是机器学习最重要的概念之一。通过计算损失函数的大小，是学习过程中的主要依据也是学习后判断算法优劣的重要判据。 常用的损失函数有均方误差：MSEloss=∑i=1n(yi−y^i)2loss=∑i=1n(yi−y^i)2loss = \sum_{i=1}^n(y_i - \hat y_i)^2∂loss∂y=2∑i=1n(yi−y^i)∂loss∂y=2∑i=1n(yi−y^i)\fra...
TensorFlow-softmax_cross_entropy()、binary_cross_entropy()、sigmoid_cross_entropy()之间的区别与联系
最新发布
小硕算法工程师
02-25 630
binary_cross_entropy是二分类的交叉熵，实际是多分类softmax_cross_entropy的一种特殊情况，当多分类中，类别只有两类时，即0或者1，即为二分类，二分类也是一个逻辑回归问题，也可以套用逻辑回归的损失函数。举个例子：假设一个5分类问题，然后一个样本I的标签y=[0,0,0,1,0]，也就是说样本I的真实标签是4，假设模型预测的结果概率（用 mnist 数据举例，如果是目标值是3，那么 label 就是[0，0，0，1，0，0，0，0，0，0]，除了第4个值为1，其他全为0。
Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy
09-16
本文主要讨论Keras中用于多分类任务的损失函数`categorical_crossentropy`，以及它与`binary_crossentropy`的区别和应用。 `categorical_crossentropy`是Keras中常用的损失函数，特别适用于处理多分类问题。在多...
关于keras　二分类情况下sigmoid与softmax激活函数以及binary_crossentropy与categorical_crossentropy损失函数的总结
liuqiang3的博客
01-03 5513
最近在研究focal_loss时发现各种交叉熵损失函数写的形式都不一样，总结一下，以防以后使用． 首先sigmoid与softmax激活函数联系与区别： sigmoid激活函数： p(x)=11+ex p(x) = \frac{1}{1+e^x} p(x)=1+ex1​ softmax激活函数： p(xi)=exi∑j=1nexj p(x_i) =\frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}...
softmax与categorical_crossentropy的关系，以及sigmoid与bianry_crossentropy的关系
weixin_38324954的博客
05-10 1526
sigmoid和softmax是神经网络输出层使用的激活函数，分别用于两类判别和多类判别。一般，binary_crossentropy损失函数和sigmoid激活函数相匹配，适应两类别分类的问题，categorical_crossentropy损失函数和softmax激活函数相匹配，适应多类别分类的问题。 参考博客： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42295205/article/details/107487243 ...
损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy在单标签多分类模型中评价效果差异较大的原因
klklklbk的博客
06-03 5508
在cifar100数据集进行分类建模的时候在相同模型和数据上发现损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy在测试集上效果差异较大， 在网上多方查阅之后发现原因如下，参考来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/48078990 原文如下 在运行keras的代码时，发现一个有趣的现象，当使用binary_crossentropy和categorical_crossentropy时，其日志中输出的acc有较大差异，后经多方查阅，发现原因
caffe 加权交叉熵损失函数 SigmoidCrossEntropyLoss
12-24
论文中"Holistically-Nested Edge Detection"使用的加权损失函数，具体用法见博客http://blog.youkuaiyun.com/majinlei121/article/details/78884531
Softmax和Cross-entropy是什么关系？
zandaoguang的博客
06-02 558
公众号关注“视学算法”设为 “星标”，DLCV消息即可送达！来自 |知乎 作者 | 董鑫https://www.zhihu.com/question/294679135/answ...
交叉熵损失
u011994454的博客
08-09 1962
交叉熵损失BCELossBCEWithLogitsLossCrossEntropyLoss BCELoss 全称为Binary CrossEntropy Loss，二值交叉熵损失。 l(x,y)={l1,...,lN}T l(x, y) =\{l_1,..., l_N\}^T l(x,y)={l1​,...,lN​}T ln=−wn[ynlog(xn)+(1−yn)log(1−xn)] l_n = -w_n[y_n log(x_n) + (1-y_n)log(1-x_n)] ln​=−wn​[yn​log
[tensorflow损失函数系列]sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
08-26 2723
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits原创文章,请勿转载!!定义sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None,name=None):说明此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同,
softmax 函数以及相关求导过程+交叉熵（Cross entropy）
ytusdc的博客
06-15 7190
参考文章（需要看）： 2简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？:https://blog.youkuaiyun.com/red_stone1/article/details/80735068 一、softmax函数 softmax(柔性最大值)函数，一般在神经网络中， 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。softmax函...
详解Softmax多分类算法及交叉熵（Cross-Entropy）成本函数（附代码实现、计算过程、公式）
Brandonn_Xu的博客
10-26 2798
Softmax 是一个用于多类别分类问题的激活函数，它通常用于神经网络的输出层。Softmax 函数将一个实数向量转换为概率分布，其中每个元素表示一个类别的概率。简单来说，Softmax的输出代表了一个样本属于某一类别的概率。：Softmax 将输入转换成一个概率分布，其中每个元素表示相应类别的概率。这意味着所有输出元素的总和将等于 1。：Softmax 常用于多类别分类问题，其中有多个互斥的类别需要被分配概率。图中，an代表了该y=n的概率预测。
“天作之合”softmax与CrossEntropy
顾道长生的科研笔记
04-14 784
文章目录maxsoftmaxsoftmax的作用softmax的实现以及数值稳定性softmax与CrossEntropyCrossEntropy参考博客 本文从max\text{max}max到logsumexp⁡\operatorname{logsumexp}logsumexp，再到softmax\text{softmax}softmax进行了一个简单推导，最后说明了softmax\text{softmax}softmax与CrossEntropy的关系。希望帮助大家理解多分类损失函数CrossEnt
【深度学习】损失函数 理解 Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss
q742971636的博客
04-16 3609
文章目录1 前言2 sigmoid激活函数 与 Softmax激活函数3 Cross-Entropy Loss二分类：sigmoid激活函数+Cross-Entropy Loss多分类：softmax激活函数+Cross-Entropy Loss 一篇好文：https://gombru.github.io/2018/05/23/cross_entropy_loss/ 1 前言 计算CE Loss 之前需要加softmax层，适用于多类预测 Multi-Class Classification，类间存在竞争关
F.binary_cross_entropy和F.cross_entropy
04-10
F.binary_cross_entropy和F.cross_entropy是PyTorch中常用的损失函数，用于计算二分类和多分类任务的损失。 F.binary_cross_entropy用于二分类任务，计算目标与预测之间的交叉熵损失。它的输入包括两个参数：预测值和目标值。预测值是一个浮点数，表示模型对样本属于正类的概率；目标值是一个二进制标签，表示样本的真实类别。该函数会将预测值通过sigmoid函数转换为概率，并计算交叉熵损失。 F.cross_entropy用于多分类任务，计算目标与预测之间的交叉熵损失。它的输入包括两个参数：预测值和目标值。预测值是一个张量，表示模型对每个类别的预测概率；目标值是一个整数张量，表示样本的真实类别。该函数会将预测值通过softmax函数转换为概率，并计算交叉熵损失。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值