进行二分类或多分类问题时，在众多损失函数中交叉熵损失函数较为常用。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，主要用于度量两个概率分布间的差异性p(x)表示样本的真实分布，q(x)表示模型所预测的分布**交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示
转载
2023-11-26 19:45:29
522阅读
最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作是多分类交叉熵的一个特例，只不过在PyTorch中对应方法的实现方式不同（不同之处将在正文详细讲解）。好了，废话少叙，正文
转载
2023-08-11 14:18:11
264阅读
介绍? 本实验主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为 1 。因此，我们还介绍了如何利用 Softmax 函数，处理神经网络的输出，使其满足损失函数的格式要求。知识点??二分类和多分类?交叉熵损失?
文章目录1 一些细碎代码1.1 Cross Entropy1.2 Mini-batch: batch_size=32 示例3 作业任务描述查看数据进行建模提交Kaggle总结 1 一些细碎代码1.1 Cross Entropy一个样本的交叉熵，使用numpy实现：import numpy as np
y = np.array([1, 0, 0]) # one-hot编码，该样本属于第一类
z
转载
2024-08-05 21:20:29
107阅读
前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，第一篇说明原理，第二篇说明用法。一、二分类损失函数1.1 从一个简单的实例说起对于一个二分类问题，比如我们有一个样本，有两个不同的模型对他进行分类，那么它们的输出都应该是一个二维向量,比如：模型一的
转载
2023-12-27 20:34:19
232阅读
神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0。以识别手写数字为例，0~9共十个类别。识别数字1，神经网络的输出结果越接近[0,1,0,0,0,0,0
转载
2023-10-24 07:31:42
95阅读
多分类中，只对目标正样本求loss，其余不管。知乎的这篇文章讲的也挺好：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485多分类：(2) 多分类多分类的情况实际上就是对二分类的扩展：其中：现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值：模型1：对所有样本的loss求平均：模型2： 对所有样本的loss求平均：可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效
转载
2023-10-20 19:16:17
413阅读
介绍交叉熵损失的计算方法和示例。
原创
2022-11-20 12:18:33
599阅读
# 多分类交叉熵：深入理解和Python实现
在机器学习和深度学习中，多分类问题是一个常见的任务，例如图像分类或者文本分类等。在这些任务中，模型需要将输入数据分为多个类别。为了评估模型的性能，我们通常使用损失函数，其中“多分类交叉熵”是最常用的一种。
## 什么是多分类交叉熵？
交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的差异。对于多分类任务，交叉熵可以测量模型预测的概率分布与实际标签的概率分布之间的
pytorch之交叉熵损失函数一、交叉熵Pytorch中计算的交叉熵并不是采用 而是它是交叉熵的另外一种方式。 Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 实际等同于： CrossEntropyLoss()=log_softmax() + NLLLoss() 交叉熵损失函数是常常用来来解决C分类问题的，需要给函数提
转载
2024-02-04 22:27:20
219阅读
在各种深度学习框架中，我们最常用的损失函数就是交叉熵，熵是用来描述一个系统的混乱程度，通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真实数据的相近程度。交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。1 分类任务的损失计算1.1 单标签分类二分类 单标签任务，顾名思义，每个样本只能有一个标签，比如ImageNet图像分类任务，或者MNIST手写数字识别数据集，每张图片只能有一个固定的标签。二分类是多分类任务中的一个特例
命名空间:tf.nn函数作用说明sigmoid_cross_entropy_with_logits计算 给定 logits 的S函数 交叉熵。测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率。(可以执行多标签分类，其中图片可以同时包含大象和狗。)weighted_cross_entropy_with_logits计算加权交叉熵。softmax_cross_entropy_with_logits计
专栏目录： 本文 +pytorch快速入门与实战——一、知识准备（要素简介）pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展pytorch快速入门与实战——三、Unet实现pytorch快速入门与实战——四、网络训练与测试注意：教程模块间独立性较高，任何地方均可跳跃性阅读，别管是不同文章之间，还是文章的不同模块。 怎么开心怎么来。反正都是从“这都是啥”到”呵呵就这“ 部分列举的不详细是因为
转载
2024-02-29 11:25:50
55阅读
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onehot label + logit。函数会自动将logit通过softmax映射为概率。使用场景：都是应用于互斥的分类任务，如典型的二分类以及互斥的多分类。网络：分类个数即为网络的输出节点数类型二
转载
2023-10-11 08:17:32
374阅读
文章目录1.具体示例2.计算步骤2.1 numpy代码手动实现2.2 pytorch实现2.3 pytorch等价实现3.sigmoid做多分类4. loss反向传播是本质 调库调用太久了 以至于把最基本的给忘了 连交叉熵的数学公式都记不清了，自己写代码验证还验证错误，就是因此公式记错了 所以重新记录一下，交叉熵的求解过程 当然，交叉熵的由来是一个最优化问题，在sigmoid函数相关最优
转载
2024-01-30 04:02:17
99阅读
声明1，本文整体偏向小白风。
2，尽量少贴公式，就讲下原理。我觉得讲清交叉熵根本不需要一堆公式和各种术语。前言交叉熵损失常用于分类任务。
优点是误差较大时，学习速度较快。
本文以pytorch中自带的实现函数为依据，解释下交叉熵损失的计算过程。二分类任务单样本以minst数据集识别为例，就是一个典型的多分类任务。 经过网上搜索，一通复制黏贴，网络计算，最终输出维度应该是10（对应十分类，下文用ou
转载
2023-12-18 23:05:56
262阅读
# 如何实现"pytorch交叉熵函数公式"
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你将教导一位刚入行的小白如何在PyTorch中实现交叉熵损失函数。这是深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题的模型训练中。本文将指导小白完成这一任务，并呈现一个整体的流程图和代码示例。
## 流程
下面是实现PyTorch交叉熵函数公式的流程图：
```mermaid
gantt
title 实现
原创
2024-03-03 06:00:32
25阅读
目录1、softmax / log_softmax2、NLL_Loss3、 class CrossEntropyLoss（） 主要是搞不清在使用CrossEntropyLoss是的输入大小size。于是分析了softmax，Nll_loss，crossentropyloss三个函数。因为 crossentropyloss = softmax + Nll_loss。 （这点参考@小风的文章[PyT
转载
2024-10-09 15:03:54
22阅读
在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时，这是非常有用的。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍。什么
转载
2023-11-29 16:12:24
21阅读
交叉熵loss function, 多么熟悉的名字! 做过机器学习中分类任务的炼丹师应该随口就能说出这两种loss函数: categorical cross entropy 和 binary cross entropy,以下简称CE和BCE. 关于这两个函数, 想必大家听得最多的俗语或忠告就是:"CE用于多分类, BCE适用于二分类, 千万别用混了." 对于BCE前边的那个bina
