# 使用 Python 实现 CE 损失函数（交叉熵损失函数）
## 前言
在机器学习和深度学习的领域，交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）是评估分类模型性能的重要工具。对于初学者来说，理解如何实现这个损失函数非常重要，因为它是训练模型时使用的核心组件之一。在本文中，我们将逐步实现 CE 损失函数，并详细解释每一个步骤，最后展示整个实现过程。
## 整体流程
实现 CE
Tensorflow中的损失函数loss 回归问题
均方根误差 MSE
回归问题中最常用的损失函数优点：便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛缺点：受明显偏离正常范围的利群样本的影响较大平方绝对误差 MAE
想格外增强对离群样本的健壮性时使用优点：克服MSE的缺点，受偏离正常范围的离群样本影响较小缺点：收敛速度比MSE慢，因为当
损失函数是用来评价神经网络性能好坏的一个指标，我们对神经网络的优化实则就是对损失函数的处理，我们通过不断调参来寻找最优化参数来使我们的损失函数降到最低，那么我们的神经网络可以说是优化好了。这里我们介绍三种损失函数均方误差完整代码如下 import numpy as np
t = [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]
y1 = [0.1, 0.05, 0.6, 0.
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2023-10-11 23:10:54
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# PyTorch交叉熵损失函数
在深度学习中，交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是一种常用的损失函数，尤其在多分类问题中使用广泛。在PyTorch中，我们可以使用`nn.CrossEntropyLoss`模块来定义和计算交叉熵损失。本文将介绍交叉熵损失函数的原理，并给出使用PyTorch计算交叉熵损失的示例代码。
## 交叉熵损失原理
交叉熵损失是一种度量两个概率分布之
原创
2023-07-18 12:23:50
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一、说明二、内容损失函数（loss function）又叫做代价函数（cost function），是用来评估模型的预测值与真实值不一致的程度，也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真是值，模型的健壮性也就越好。常见的损失函数有以下几种：(1) 0-1损失函数(0-1 lossfunction):0-1损失
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2023-09-22 17:35:14
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YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解： yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的置信度 通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。class BCEBlurWithLogitsLos
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2024-01-20 22:37:50
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这篇接上面文章来简单注释下YoloV2损失函数的定义，这部分比较主要。有了定义网络的输入输出和损失函数，我们就可以自己构建自己的网络或迁移其他网络来实现自己想要的识别定位的物体了。该函数来自于frontend.py的部分核心代码。def custom_loss(self, y_true, y_pred):
########传递的参数就是真实
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2024-05-30 09:41:59
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CornerNet代码解析——损失函数 文章目录CornerNet代码解析——损失函数前言总体损失1、Heatmap的损失2、Embedding的损失3、Offset的损失 前言今天要解析的是CornerNet的Loss层源码，论文中Loss的解析在这：CornerNet的损失函数原理总体损失总体的损失函数如下图所示，三个输出分别对应三部分损失，每部分损失有着对应的权重。接下来分别讲述每一块的损失
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2023-12-14 19:24:37
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有幸参加了DataWhale举办的目标检测组队学习。收获颇多。 每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。 一、损失函数1、基本概念 在人工智能机器学习、深度学习领域中，有三种函数非常重要。这三种函数分别是：激活函数、优化
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2023-12-20 21:47:59
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Abstract网络中靠前的层可以通过在不同级别(rates 级别)和不同感受野下, 对输入特征的卷积或者池化来对不同尺度的上下文信息进行编码.网络中靠后的层可以通过逐渐回复空间信息捕捉到清晰的物体边界. DeepLabv3+结合以上两种特点.具体是:通过添加一个简单但是很有效的解码模块去扩展DeepLabv3, 通过物体边界信息改进分割结果.探索Xecption模型, 将depthwise se
一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下，如果一个样本属于k，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果，交叉熵就是用来判定
文章目录交叉熵损失函数(Cross-Entropy loss function)tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits()tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits()tf.losses.binary_crossentropy()和tf.
30岁转行学Python晚吗？在这个年龄我为什么会焦虑？（故事源自粉丝投稿） 不知道你是否有过这样的经历，就是在临近30岁的这几年，可能是28，可能是29，会突然有一天，你就不得不以一个顶梁柱的角色去审视自己。就算此时你还没有结婚，但面对即将不得不结婚的压力，面对已经老去的父母。时间突然就变得紧迫起来，你也突然就不再属于你自己，我们会不自觉的扮演起家庭的依靠，而且还是唯一的依靠。这种压力完全是在自
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2024-10-16 20:47:34
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损失函数，loss function的定义为：将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在机器学习中，损失函数经常被当作学习准则与优化问题相联系，也就是通过最小化损失函数求解和评估模型。合页损失函数(hinge loss function)就是常见的损失函数之一，今天就给大家分享什么是合页损失函数。一、合页损失函数简介目标函数第一项为经验损失或经验风
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2024-09-09 12:27:28
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1、交叉熵损失函数交叉熵损失函数： 在二分类问题中，该函数通常对应： 其中表示样本i的标签，正确为1，错误为0.表示样本i预测为正确的概率。交叉熵损失函数常被用于分类任务中，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softmax)函数一起出现。将神经网络最后一层的输出通过Softmax方法转换为概率分布再与真实类别的 one-hot 形式进行交叉熵的计算。使用p
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2023-12-12 14:43:54
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目录什么是损失函数均方误差与交叉熵为什么要使用交叉熵交叉熵与KL散度之间的关系参考文献 什么是损失函数对于损失函数网上已经有充分的解释：“机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为目标函数。其中，我们一般把最小化的一类函数，称为损失函数。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。 ” 总而言之，损失函数用来衡量当前模型的糟糕程度，它的值越大，模型就越糟糕，反之，它的值越小
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2024-07-02 05:21:51
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代码 损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\)，在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。回归问题的损失函数回归问题中\(y\)和\(f(x)\)皆为实数\(\in R\)，因此用残差 \(y-f(x)\
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2023-12-25 21:50:51
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1. 问题抽象skip gram是已知中间词，最大化它相邻词的概率。与CBOW的不同：CBOW的时候，是选取一次负采样；而这里对于中间词的上下文的每一个词，每一次都需要进行一个负采样。下面看一下条件概率：与之前的CBOW大体形式一样，不同之处：（1）隐含层输出的是中间词对应的词向量；而CBOW是输出的所有中间词上下文词向量对应的和；（2）theta：上下文的词，或者是上下文的词选出来的负样本的词与
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2024-04-13 00:36:51
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上一篇文章《语音降噪模型归纳汇总》，很意外地收到了点赞收藏和关注，如此的反馈给了我极大的鼓舞，这里就再梳理了一下loss函数相关的知识，以求方便能作为一份工具性质的文章展现出来。能力一般，水平有限，欢迎大家指正。目录前言什么是损失（Loss）？ 预测值（估计值）与实际值（预期值、参考值、ground truth）之间会存在差异, “损失”意味着模型因未能产生预期结果而受到的惩罚。损失函数的作用？
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2023-10-07 19:19:32
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目录：人脸识别介绍损失函数发展Softmax lossCenter lossTriplet lossL-softmax lossSphereFace(A-Softmax loss)CosFace(AM-Softmax loss)ArcFace loss人脸识别流程相似度生成训练图片数据采样网络模型训练使用摄像头实时检测 人脸识别介绍MTCNN 实现人脸检测，回答了“是不是人脸”和“人脸在哪”的问
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2024-07-08 20:59:18
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