各种 loss 的了解 (binary/categorical crossentropy)

最新推荐文章于 2023-11-11 15:41:27 发布
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#深度学习

博客围绕深度学习展开，但具体内容未给出。深度学习是信息技术领域热门方向，在图像识别、自然语言处理等方面有广泛应用。
损失函数 | BCE Loss（Binary CrossEntropy Loss）
Just_do_myself的博客
03-10 14万+
BCE（Binary CrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结 图像二分类问题—>多标签分类 二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标签y=0。比如下边这张图片，判断里边有没有人。 那么这张图片的标签为y=1，这时我们就根据标签y=1来设计模型
理解Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss
yumao1的专栏
12-21 820
Understanding Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss and all those confusing names
「损失函数loss」检测分割跟踪常见的Loss合集
jackzhang11的博客
04-11 4450
Cross Entropy Loss 交叉熵损失函数是分类中非常经典的一种loss，其计算公式如下： LCE=−ylog(y′)−(1−y)log(1−y′)L_{CE}=-y log(y')-(1-y)log(1-y')LCE​=−ylog(y′)−(1−y)log(1−y′) 其中y表示某个类别上的GT（值为0或1），y‘表示经过神经网络预测得到的对应类别的置信度（因为做过softmax处理，所以值在(0,1)之间）。当y=0时，上式中只有第二项，此时y‘越接近于0，则loss越小；当y=1时，上式只有
Focal Loss原理及实现
RUC_Lee的博客
10-19 6909
Focal Loss原理及实现1 什么是Focal Loss？2 什么场景下用Focal Loss？3 Focal Loss的原理是什么？为什么能解决样本不平衡问题？3.1 交叉熵损失函数binary loss3.2 Focal Loss的改进4 Focal Loss的实现4.1 导入库4.2 切分数据4.3 分训练集和测试集4.4 Focal Loss+Lightgbm5 写在最后6 参考资料 1 什么是Focal Loss？ 最近工作中，Leader让了解一下Focal Loss，尝试解决信贷场景下样本
各种 loss 的了解 (binary/categorical crossentropy)
koreyoshichen的博客
12-05 3万+
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。 1.binary_crossentropy交叉熵损失函数，一般用于二分类：                                         这个是针对概率之间的损失函数，你会发现只有yi和ŷ i是相等时，loss才为0，否则loss就是为一个正数。而且，概...
Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy
09-16
主要介绍了Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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 5584
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
二分类交叉熵损失函数python_Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy
weixin_39870132的博客
12-22 2640
from keras.utils.np_utils import to_categorical注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。可以使用这个方法进行转换：from keras.utils.np_utils import to_categ...
交叉熵损失函数CategoricalCrossentropy 和 categorical_crossentropy
weixin_42713739的博客
10-19 4055
CategoricalCrossentropy 和 categorical_crossentropy 都是类别交叉熵损失函数，前者是类的实现形式，后者是函数的实现形式。CategoricalCrossentropy 调用的还是categorical_crossentropy 的实现。 y_true = [[0, 1, 0], [0, 0, 1]] y_pred = [[0.05, 0.95, 0], [0.1, 0.8, 0.1]] loss = tf.keras.losses.categorical_cr
【Tensorflow】【损失函数】交叉熵数据验证（上）---CategoricalCrossentropy多分类
胡侃有料的博客
03-12 1730
every blog every motto: You can do more than you think. 0. 前言 对交叉熵的具体过程用数据进行验证 1. 正文 1.1 基本概念 1.1.1 信息量 信息量用来衡量一个事件的不确定性。 事件发生概率越大，(不确定性越小）其所含信息越小。 事件发生概率越小，（不确定性越低）其所含信息越大。 例子： 太阳从东边升起（发生概率大，信息少） 月球有生物（发生概率小，信息大） 中国队进世界杯决赛（发生概率低，信息大） 由上面我们知道，信息量可由事件
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中loss='categorical_crossentropy'代表什么？还有其它的类型吗
weixin_42584586的博客
01-08 683
在 tensorflow 中，loss=categorical_crossentropy 表示使用分类交叉熵损失函数。分类交叉熵损失函数是用来评估模型预测结果和真实结果之间的差距的。 在分类问题中，我们希望模型的预测概率和真实概率之间的差距尽可能小。分类交叉熵损失函数可以很好地反映出这一点。 在 tensorflow 中，还有许多其它的损失函数可以使用，比如均方误差损失函数(loss=mean_s...
二元分类loss函数binary_crossentropy和BinaryCrossentropy的区别
星辰大海
04-23 3716
在自定义训练模式里： 1.loss函数的声明及输出维度   BinaryCrossentropy（官网链接）可以直接申明，如下： #set loss func loss=tf.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True) # from_logits=True表示最后一层没有添加激活   其在作为独立函数使用时，输出的时loss的均值，维度为1 # Example 1: (batch_size = 1, number of samples = 4) y_true =
mindspore神经网络输出后用Categorical处理，计算loss，再反传梯度出现了错误
weixin_45666880的博客
07-05 493
问题描述：今天写PPO算法，使用随即策略梯度，然后在进行计算策略网络的梯度时候出现了错误。【操作步骤&问题现象】1、神经网络输出放入到Categorical中使用sample函数进行采样，然后获得index再放入distribution中，在进行计算loss计算梯度报错。【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件） 解答： 您好，这里cat应该是别的Cell，我们不支持在construct函数里面调用其他Cell的方法，除非这个cat写在init里面，通过self调用cat的方法。 建议参考下
Keras中损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy产生不同结果的分析
skyfengye的博客
03-23 3475
我在进行一个小的实验时突然发现了两个不同的结果，在进行首先体识别的任务中。这是一个多分类的问题，它总共有10类。一开始我只是为了验证一下实验的效果，就直接在网络上找了一个代码 然后就直接对着这个代码跑了。最后实验也跑通了。最后发现了一个特征奇怪的问题。当我直接跑这个代码的时候发现准确度很高，而且出奇的稳定。没有多少波动。当我从别的地方import 一个网络运行时发现结果差别很大。我检查了两个代码发现没啥问题。为什么结果差别很大。最后一看训练的参数，发现错了，第一个代码使用了binary_crossentr
二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况
努力学习的DS
11-11 6544
一直以来看到还以为是很复杂的东西，原来其实是，也就是二元交叉熵损失函数其实就是交叉熵损失函数。
loss盘点: BCE loss —— binary_cross_entropy_with_logits
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
01-05 1186
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