交叉熵损失函数交叉熵损失函数(cross-entropy loss)是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中,尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中,我们通常将每个样本分为不同的类别,并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本,如果真实标签为y,模型给出的预测概率分布为p,则其交叉熵损失可以定义为: L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))
2024-05-21 13:31:41 2KB 交叉熵损失函数
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交叉熵损失函数 python实现源码 focal_loss.py 实际工程项目所用,可供学习参考!
2022-11-28 21:25:57 441B 交叉熵损失函数实现 python focalloss
论文中"Holistically-Nested Edge Detection"使用的加权损失函数,具体用法见博客http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/78884531
2022-05-23 10:19:32 4KB 加权交叉熵
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交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss),只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数,对于其内部的原理总是模模糊糊,而且一般使用交叉熵作为损失函数时,在模型的输出层总会接一个softmax函数,至于为什么要怎么做也是不懂,所以专门花了一些时间打算从原理入手,搞懂它,故在此写一篇博客进行总结,以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性,要理解交叉熵,需要先了解下面几个概念。 信息量 信息奠基人香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”,也就是说衡量信息量的大小就是看这个
2022-01-10 11:05:24 179KB log 交叉 交叉熵
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本代码基于pytorch实现,复现ICCV 2019论文 Robust Loss Functions under Label Noise for Deep Neural Networks,论文地址https://arxiv.org/abs/1712.09482v1
2021-12-21 19:09:24 20KB 深度学习 pytorch python 图像分类
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本文将对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较: tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.losses.softmax_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 1. tf.losses.sigmoid_cross_entropy import tensorflow as tf batch_size = 4
2021-09-17 09:17:49 42KB c cros ens
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