Cross-Entropy Loss 与Accuracy的数值关系

最新推荐文章于 2025-11-11 21:41:07 发布
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#Crossentro

sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数+代码实战（二元交叉熵损失 binary cross-entropy loss）
data+scenario+science+insight
08-08 871
sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数+代码实战（二元交叉熵损失 binary cross-entropy loss） # 广义线性模型中的各种连接函数； # 二元交叉熵公式； # 代码实现 import numpy as np from sklearn import linear_model, datasets from sklearn.model_selection import GridSearchCV from s...
带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
04-09 767
本篇分享的知识是在深度学习中针对多分类问题，该如何处理会比较好。以大家容易理解的例子引出交叉熵损失函数，并说明了Softmax的公式及其作用。此外，由浅入深，通过举简单的例子来演示损失函数。针对MNIST数据集，本文也初步说明了如何对图像进行处理。
Cross-Entropy Loss 与Accuracy的数值关系（很重要，很好的博客）
weixin_34242509的博客
06-27 921
http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6132937.html
交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）个人理解
最新发布
m0_62638970的博客
11-11 882
交叉熵损失函数的笔记
一文读懂深度学习中的损失函数（Loss Function）：回归损失、二分类损失和多分类损失
CCC的专栏
07-27 1万+
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化一个函数，我们称之为损失函数（loss function），或“目标函数”、“代价函数”。损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。求函数最小点最常用的方法是梯度下降法。损失函数就像起伏的山，梯度下降就像从山上滑下来到达最底部的点。 没有一个单一的损失函数可以完美适用于所有类型的数据。它取决于许多因素，包括异常值的存在、机器学习算法的选择、梯度下降的时间效率等等。本文的目的是了解不同的损失函数，以及它们的原理。 损失函数大致可分为两类：分类损失和回归损失，
深度学习中的损失函数
sjyttkl的专栏
05-29 1万+
深度学习（tensorflow）中的所有学习算法都必须 有一个 最小化或最大化一个函数，称之为损失函数（loss function），或“目标函数”、“代价函数”。损失函数是衡量模型的效果评估。 损失函数严格上可分为两类：分类损失和回归损失，其中分类损失根据类别数量又可分为二分类损失和多分类损失。在使用的时候需要注意的是：回归函数预测数量，分类函数预测标签。
交叉熵简介
m0_57236802的博客
03-15 6227
交叉熵（Cross Entropy）是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常被用作损失函数，用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。Hpq−i1∑n​pi​logqi​其中，pi​表示真实分布中第i个事件发生的概率，qi​表示模型预测分布中第i个事件发生的概率。交叉熵越小，表示模型预测的结果与真实结果越接近，反之则越不接近。因此，在机器学习中，我们通常将交叉熵作为损失函数，用来指导模型的优化。
pytorch中CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别与联系
qq_25105061的博客
07-16 2592
pytorch中CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别与联系 CrossEntropyLoss和NLLLoss主要是用在多分类问题的损失函数，他们两个既有不同，也有不浅的联系。先分别看一下： CrossEntropyLoss 称为交叉熵损失函数，主要的计算公式为： loss(x,class)=−log(eclass∑j(ex[j]))loss(x,class)=-log(\frac{e^{class}}{\sum_j(e^{x[j]})})loss(x,class)=−log(∑j​(ex[
论文阅读-《Focal Loss for Dense Object Detection》
yj_isee的博客
08-10 1万+
FAIR. ICCV2017 Oral Kaiming He & RBG1.Motivation一直以来，one-stage detector都以快著称，yolo刚发布的时候表明了是主打速度的，但是这些one-stage detector的精度要比two-stage detector，比如faster rcnn差不少。本文的目的就是为了探讨为什么one-stage detector相比two-sta
critrion = nn.CrossEntropyLoss()
04-06
Specifically, it uses the CrossEntropyLoss function from the PyTorch nn module. Cross-entropy loss is commonly used for classification problems where the goal is to predict a class label for each ...
《Cross-Modal Dynamic Transfer Learning for Multimodal Emotion Recognition》
buyaotutou的博客
07-25 2080
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用文章链接Multimodal Emotion Recognition is an important research area for developing human-centric applications, especially in the context of video platforms. Most existing models have attempted to develop sophisticated fusion tech
损失函数
sky_in_my_mind的博客
01-10 263
####在训练网络的时候，我们应当如何来选择适当的损失函数（上） 神经网络基于样本数据来学习一个从输入变量（自变量）到输出变量（目标变量）的映射，损失函数的选择就必须匹配实际的预测问题。 回归、二分类、多分类是三大最常见的预测问题。 ###1.回归问题常见损失函数 Mean Squared Error Loss——均方误差损失函数 MSE Mean ...
交叉熵损失（Cross Entropy Loss）学习笔记
zly_Always_be的博客
12-22 6597
交叉熵损失（Cross Entropy Loss）学习笔记
交叉熵损失（Cross-Entropy loss）
斑驳的岁月
12-21 6312
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。
分类问题中loss 和accuracy区别
ruoruoruo666的博客
11-25 3781
accuracy 在分类问题最常看的指标就是accuracy，它的计算公式一般是由预测正确的样本数/总样本数。但是accuracy本身是个不可导的方程。 在分类任务中，对于一个N类任务，输出就是一个N维的向量，向量每一个位置就代表了一种类别，对应位置的值就代表预测的目标属于该类的概率，对于猫狗的分类，输出向量为[0.2, 0.8],就表示输入的图属于猫的概率为0.2，属于狗的为0.8。在输出预测结果时，我们是取概率最大的索引所对应的的标签作为最终预测的结果标签，在以上的例子中由于狗的概率大于猫，预测输出：
分割任务中常见的损失计算方式以及预测值（pred）和目标值（target）的形状
qq_36797410的博客
02-27 3218
总结常见分割损失
神经网络训练不稳定问题（loss和accuracy波动大）的一种原因及解决方案
热门推荐
jasminefeng的博客
01-30 2万+
用LSTM做时间序列预测时发现训练刚开始时loss（MSE）下降很快，accuracy（调整R方）上升也很快，但到后面loss总体上下降变慢，并且时有波动，accuracy甚至会经常出现负值，然后又回弹至正值。经查阅资料和反复调试，发现是batch size太小的问题，原来的batch size是2，现在改成4 batch size为2时loss的变化如下 batch size 为4时loss的变化如下，虽然也有波动，比如在910epoch左右loss冲到了0.06，但总体上比batch size稳定
loss和accuracy的关系
yuanchheneducn的博客
05-16 1万+
http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6132937.html
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