三分类交叉熵损失函数,交叉熵损失函数的优点

三分类交叉熵损失函数,交叉熵损失函数的优点

假设有一个三分类问题，某个样例的正确答案是(1,0,0),某个模型经过softmax回归之后的预测答案是(0.5,0.4,0.1),那么他们的交叉熵为：如果另一个模型的预测概率分布为(0.8,0.1,0.1),则目前pytorch中的交叉熵损失函数主要分为以下三类，我们将其使用的要点以及场景做一下总结。类型一：F.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss() 输入：非on

?△? 所以我认为，在深度学习中选择优化交叉熵而非KL散度的原因可能是为了减少一些计算量，交叉熵毕竟比KL散度少一项。2. 交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss) 刚刚说到，交叉熵是信息论下面的内容将以这三个问题来展开什么是交叉熵损失以图片分类问题为例，理解交叉熵损失函数从0开始实现交叉熵损失函数1,什么是交叉熵损失交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用

交叉熵损失是一种凸函数，通常使用梯度下降等优化算法来最小化它。在深度学习中，交叉熵损失是常见的分类损失函数之一，广泛应用于图像分类、语音识别等任务中。4.IOU LOSS及其各种变种三、常见的分类损失函数1.交叉熵损失函数Cross Entropy Loss 2.Focal Loss 四、Reference 一、损失函数的定义损失函数：用于衡量模

交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离，p代表正确答案，q代表的是预测值，交叉熵越小，两个概率的分布约接近二、交叉熵损失函数定义为：其中：𝒚𝒊为标签值，𝑦𝑖′为预值测三、交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函

交叉熵损失函数常用于分类问题中，下面以图像分类问题来举例说明。为了计算网络的loss,模型的输出要确保归一化到0到1之间，二分类问题通常使用sigmoid函数来进行归一化，多分类问题通交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softma