cross entropy 更好用到 classification

最新推荐文章于 2025-08-05 17:49:47 发布
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PyTorch 中的 CrossEntropyLoss 函数集成了 softmax 操作，使得在分类任务中更加方便。这个损失函数用于多分类问题，它结合了对数 softmax 和负对数似然损失，简化了网络的实现流程，尤其适用于深度学习的模型训练。

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cross entropy 更好用到 classification上， pytorch 中， cross entropy 绑定 softmax,已经放到 cross entropy 里面

 

 

Cross-Entropy Error、Classification Error、Mean Squared Error
lpty的博客
11-13 2766
一、引言 神经网络中，损失函数的选择希望能够有以下效果： 1、不同的预测结果能够产生不同的损失，越好的结果损失要越小 2、在损失较大的情况下，学习的速率要相对较快 二、对比 1、区分性 假设有以下两组数据，computed代表计算出来的概率，targets代表实际的标签，correct代表分类结果是否正确 数据组1： 数据组2： Classification Error 可以看到数据组1的分类...
简单谈谈Cross Entropy Loss
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07-02 4682
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susandebug
07-19 3054
提纲： 分类模型 与 Loss 函数的定义， 为什么不能用 Classification Error， Cross Entropy 的效果对比， 为什么不用 Mean Squared Error， 定量理解 Cross Entropy， 总结， 参考资料。 交叉熵定义：http://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/detai
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SCE笔记 《Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels》 文章目录SCE笔记存在的问题提出的方法Cross Entropy的局限性SCE的具体做法定义鲁棒性分析梯度分析RCE和MAE实验实验准备实验验证实验设置：类标签的学习预测置信度和分布可视化参数分析消融实验效果对比 存在的问题 作者通过对DNN训练过程的进一步分析，发现使用CCE损失函数是class-biased的 class-biased: 训练数据中存在着不同的类别
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对pytorch交叉熵的理解
A Ranking-Based Cross-Entropy Loss for Early Classification of Time Series
qq_44944580的博客
07-14 662
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