二值交叉熵,二分类交叉熵损失函数公式

交叉熵误差 2023-09-25 16:48 498 墨鱼

交叉熵误差

二值交叉熵,二分类交叉熵损失函数公式

二值交叉熵/对数其中y是标签(绿色点为1 ,红色点为0),p(y)是N个点为绿色的预测概率。这个公式告诉你，对于每个绿点(y = 1),它都会将log(p(y))添加到损失中，即，常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵，dice系数，tversky,FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数，并进行结果对比。1、Cross Entropy 交叉熵

22.所述二值交叉熵损失l wbce 表达式如下：[0023][0024] h为输出高度，w为输出宽度，g ij 表示ground truth对应像素点(i,j)的值，p ij 表示预测结果对应像素点(i,j)的值，γ是个超参数；下面这个是吴恩达大佬在他的课程里面写出来的最大似然估计法的公式，y是标签值，是神经网络的估计值。这个的确是用最大似然估计法写出来的损失函数，但是，只要你

常见损失函数深度剖析之二分类###1.二值交叉熵二值交叉熵是二分类问题的默认损失函数，用于目标变量满足{0,1}二值分布的二分类模型中。交叉熵回顾——交叉熵损失函数：二值交叉熵/对数(Binary Cross-Entropy / Log )损失损失函数▲ 二值交叉熵/对数y 标签绿色为1 红色为0 p(y) N 点为绿色的预测概率。绿y = 1

binary cross entropy loss二值交叉熵损失和交叉熵损失详解以及区别(BE 和CE) https://cnblogs/wangguchangqing/p/12068084.html 这个链接也比较详细在二分类问题中，二值交叉熵可用作损失函数，用于训练模型。与交叉熵类似，二值交叉熵越小，模型的准确率就越高。在深度学习中，常用的优化算法如随机梯度下降(SGD)等，都可以使用

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