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
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#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。
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 2033
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...
深度学习损失函数详解 | Binary Cross Entropy（二元交叉熵）原理 + 数学推导 + Python实现
最新发布
2501_91641025的博客
07-17 1321
（简称 BCE）是用于二分类模型的损失函数，通常用于输出为概率（0~1）的问题，比如逻辑回归、神经网络的输出层等。它本质上是信息论中的交叉熵（Cross Entropy）在二分类场景下的特例。Binary Cross Entropy 是一个经典且强大的损失函数，适用于任何概率型的二分类输出模型。掌握其原理不仅有助于理解模型的优化过程，也能在实际建模中灵活应用与调试。
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 3118
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。
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
TensorFlow-softmax_cross_entropy()、binary_cross_entropy()、sigmoid_cross_entropy()之间的区别与联系
小硕算法工程师
02-25 786
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。
【机器学习】 - 激活函数与交叉熵Sigmoid, Softmax, binary_crossentropy, categorican_crossentropy区别
xuanweiace的博客
03-11 2230
Content: 为什么需要激活函数； 一个神经元在做什么； 激活函数 Sigmoid Softmax 4. 交叉熵损失函数 Binary cross-entropy Categorican cross-entropy 为什么需要激活函数： Ans: 为了引入非线性变换。 如下图所示的红线和蓝线，在这个二维空间中，我们不能用一条线完整的将这两个区域分割开。但如果我们将这个二维...
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...
binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别
orDream的博客
10-06 3165
二分类问题是常见的机器学习任务之一，其目标是将样本分为两个类别。为了训练一个二分类模型，通常使用作为损失函数。二分类交叉熵损失函数有两种不同的形式，分别是和。在PyTorch中，这两种损失函数都是可用的，它们的区别在于。
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
weixin_30600197的博客
01-09 169
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
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...
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
热门推荐
SongGu1996的博客
08-10 14万+
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？...
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）
qq_39437730的博客
12-11 3万+
交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。中，softmax 和交叉熵是结合在一起实现的，因此你不需要手动调用 softmax。用于度量预测分布与真实分布之间的差异，是分类问题中的核心工具。结合 softmax，用来计算预测分布与真实分布之间的差异。结合了 softmax 和交叉熵计算，使用简单且高效。模型通常输出logits（未归一化的分数），例如。4、示例：在神经网络中的应用。在 PyTorch 的。
Softmax和Cross-entropy是什么关系？
zandaoguang的博客
06-02 587
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 2122
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 2843
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 7391
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...
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...
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