损失函数cross-entrop

最新推荐文章于 2025-02-19 20:02:18 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-19 20:02:18 发布 · 911 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文对比了使用sigmoid函数和cross-entropy损失函数时梯度下降法中权重更新的速度差异。指出sigmoid函数在极端值时更新缓慢，而cross-entropy则能依据误差大小自动调整学习率。

刚开始学习的时候一般使用的损失函数是：


在过程当中使用梯度下降法的时候权重的更新



这时候

可以看的出来对sigmoid函数求导时当数值达到无限大无限小的时候对sigmoid函数求导是时候是很平滑的。所以更新权值的时候在这2种情况下会更新的很慢。

而使用cross-entrop函数



这个时候学习的速率取决于，这样就可以根据误差大学习的速率就大，误差小学习的速率就变小














【计算机视觉】关于`partial cross entropy loss`用于弱监督语义分割中的说明
ZhangPY的专栏
04-12 1230
【计算机视觉】关于partial cross entropy loss用于弱监督语义分割中的说明 弱监督标签 以两类别语义分割为例，背景和前景，给定的弱监督标签是只对前景个一小部分进行了标注。这个只是直接拿这个弱监督标签进行训练，会有一定的问题，因为大部分的前景标签都没有标注出来，所以前景类别会受到较大的抑制。 GT标签： Weak标签： 采用 partial cross entropy loss...
基于Partial Cross Entropy的弱监督语义分割实战指南
最新发布
Loving_enjoy的博客
05-08 177
在计算机视觉领域，语义分割任务面临最大的挑战之一是**标注成本**。我们的解决方案是设计能够处理**稀疏标注**的损失函数。mask = load_mask(self.mask_paths[idx]) # 标注区域掩码。**思考题**：如何将本方法扩展到视频语义分割场景？1. **标注区域强化阶段**：前5个epoch使用纯partial CE loss。损失函数仅在M=1的位置计算交叉熵，同时通过**置信度加权**处理缺失区域。4. **部分像素标注（Partial labels）** → 本文重点。
损失函数总结
CARA的专栏
12-01 180
损失函数对于机器学习算法来说是至关重要的一环，大部分机器学习算法都是通过梯度下降来进行学习的。下降的目标就是让损失函数达到最小值。 回归损失函数： 回归的损失函数比较少，常见的有MSE,MAE,RMSE,也比较好理解，就是预测值和真实值直接的差距最小。 分类损失函数： 分类损失函数的种类比较多，常见的分类算法，logistic regression, SVM, adaboost log损失函数（逻辑回归）： 对数损失函数的标准形式为： 在二分类的情况下，可以简化为： 指数损失函数（adaboost）
交叉熵（Cross-Entropy）
计算机图形学与深度学习
01-09 3031
交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设X的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))时，熵将等于0，也就是说该事件的发生不会导致任何信息量的增加。举个例子，小明平时不爱学习，考试经常不及格，而小王是个勤奋学习的好学生，经常得满分，所以我们可以做如下假设： 事件A：小明考试及
理解交叉熵(Cross Entropy)
T20151470的博客
11-07 1267
其中 y 是真实标签的概率分布，y' 是模型预测的概率分布，x 是样本的特征向量。交叉熵损失函数的目的是最小化预测概率分布与真实概率分布之间的差异，使得模型能够更好地学习到数据的内在规律和特征。在分类问题中，交叉熵损失函数通常用于多分类问题，其中模型需要对输入样本进行分类，而标签是类别概率分布。交叉熵损失函数通过计算模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异来衡量模型的性能。在机器学习中，交叉熵通常用于损失函数，用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。第一种情况，误差是：0.2231。
YOLOv5系列(三十七) 深度理解Binary Cross-Entropy与YOLOv5 LOSS(从二值损失基本原理到YOLOv5损失)
专注于人工智能学习，总结
12-05 2194
的目标越少，则认为结果越精确；
fixed_cross_entrop
03-21
### 关于修正交叉熵损失函数的方法 在机器学习中，尤其是深度学习领域，交叉熵损失函数被广泛应用于分类问题。然而，在实际应用中，由于数值不稳定性和其他潜在问题，可能需要对标准的交叉熵实现进行调整或优化。 ...
Pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数
m0_55908255的博客
02-19 1119
先来讲下基本的从官网所给的资料及案例，根据传入参数的数据形式，交叉熵函数的计算方式有两种。
文本检测算法损失函数汇总
weixin_44929101的博客
07-28 1525
前言 最近在研究文本检测算法的优化，想改一下EAST算法的损失函数。所以收集一下各个算法的损失函数。 CTPN Anchor Softmax loss：该Loss用于监督学习每个Anchor中是否包含文本。（分类，用Softmax损失） Anchor y coord regression loss：该Loss用于监督学习每个包含为本的Anchor的Bouding box regression y方向offset，类似于Smooth L1 loss。（位置回归，用Smooth L1损失） Anchor x c
在fairseq中使用新注册的模型、损失函数等
追梦少年ML的博客
04-07 721
自然语言处理、fairseq
深度学习基础理论探索(二)： cross-entropy损失函数的前世今生
qq_25552539的博客
10-16 9271
前面我们讲到，克服梯度消失有两个方向，1.用rule激活函数。2.改进损失函数用cross_entropy。 ok,首先我们先看为什么代价损失函数可以用Cross_entropy. 以前使用的二次代价函数很好理解：        即：计算值与真实值的残差。 它有两个特点： 1.损失函数永远大于0. 2.计算值与真实值越接近，损失函数越小。两者差距越大，损失函数越大。 我们现在假设这
【pytorch】交叉熵损失函数 F.cross_entropy()
十一月廿七风雨大作
02-04 1万+
F.cross_entropy(x,y)   cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数，一般用于在全连接层之后，做loss的计算。   其中x是二维张量，是全连接层的输出；y是样本标签值。x[batch_size,type_num];y[batch_size]。   cross_entropy(x,y)计算结果是一个小数，表示loss的值。 举例说明 x = np.array([[1, 2,3,4,5],#共三3样本，有5个类别 [1, 2,3,4,5], .
简单的例子说明 F.cross_entropy用法
蓝羽飞鸟的博客
03-25 2340
F.cross_entropy用法，输入输出形式
交叉熵简述
mefocus的博客
03-12 3901
交叉熵是什么
F.cross_entropy、logsoftmax、nll_loss详解
weixin_40198079的博客
01-13 5219
F.cross_enropy的实际计算方法探索
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？...
损失函数
weixin_37136725的博客
02-08 2万+
目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 三、绝对值损失函数四、对数损失函数（Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 五、指数损失函数（Exponential Loss） ：主要用于Adaboost 集成学习算法中； 六、铰链损失函数（Hinge Loss）：...
一文解决样本不均衡
dfly_zx的博客
02-26 1471
1.1 样本不均衡现象 样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归为样本不均衡的问题。现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些任务而言少数样本更为重要。 注：本文主要探讨分类任务的类别不均衡，回归任务的样本不均衡详见《Delving into De
深度学习-样本不均衡损失函数
fj1024的博客
07-15 1016
相对于交叉熵，focal loss 相当于多了一个modulating faction，对于分类准确的样本，pt->1，modulating faction趋近于0。当样本分布失衡时，在损失函数L的分布也会发生倾斜，如m
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