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
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2023-10-24 07:31:42
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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
# 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
一、熵、信息熵、交叉熵、softMax、sigmoid熵：表示系统的不确定程度，或者说系统的混乱程度 信息熵：熵的另一种叫法，就比如我们叫帅哥，广东叫靓仔，是一个领域和地域的划分信息熵公式：相对熵：就是ＫＬ散度ＫＬ散度：是两个概率分布间差异的非对称度量 通俗说法：KL散度是用来衡量同一个随机变量的两个不同分布之间的距离。ＫＬ散度公式：ＫＬ散度特性： 非对称性，Ｐ对Ｑ的，不等于Q对Ｐ的 非负性，K
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
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2023-08-11 14:18:11
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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?
交叉熵损失函数前言交叉熵损失函数信息量信息熵交叉熵求导过程应用扩展Binary_Crossentropy均方差损失函数（MSE） 前言深度学习中的损失函数的选择，需要注意一点是直接衡量问题成功的指标不一定总可行。损失函数需要在只有小批量数据时即可计算，而且还必须可微。下表列出常见问题类型的最后一层以及损失函数的选择，仅供参考。问题类型最后一层激活损失函数二分类问题sigmoidbinary_cr
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2024-06-07 21:32:37
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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
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2023-11-26 19:45:29
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介绍交叉熵损失的计算方法和示例。
原创
2022-11-20 12:18:33
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关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（cross entropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日
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2023-08-21 02:33:12
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信息论交叉熵是信息论中的一个概念下面将介绍信息量、熵、相对熵（KL散度）、交叉熵这四个概念。1. 信息量假设是一个离散型随机变量，其取值集合为，其概率分布函数, 则定义事件的信息量为： 图像如下：横轴：; 纵轴： 【（横轴代表事件发生的概率，范围[0,1]，所以上面的信息量与图像只取下图中的粉色段）】事件x发生的概率越大，其包含的信息量越少 2. 熵计算方法
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2024-05-29 08:01:07
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sigmoid 函数结合交叉熵反向传播推导
sigmoid(x) 函数定义:\[\begin{align*}\sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\
{\sigma \prime (x)} &= \sigma(x)(1-\sigma(x))
\end{align*}
\]令 \(z=w \cdot x\), 逻
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2023-07-03 20:31:46
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损失函数引言BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss总结参考 引言这里主要讲述pytorch中的几种交叉熵损失类，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是数据之间的相近程度。交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。公式为：在pytorch中，损失可以通过函数或者类来计算，这里BCELoss、BCEWithLogits
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2023-08-20 17:10:31
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nn.BCELoss1、nn.BCELoss2、使用场景3、nn.BCELoss 计算公式4、torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 与 nn.BCELoss() 的区别5、torch.nn.BCELoss() 函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 函数 1、nn.BCELoss
nn.BCELoss() 是 二元交叉熵损失函数 （Binary Cr
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2023-12-07 17:25:42
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目录标题常见的损失函数1、分类任务1.1 多分类任务1.2 二分类任务2、 回归任务2.1 MAE损失2.2 MSE损失2.3 smooth L1损失总结 常见的损失函数损失函数：衡量模型参数的质量的函数，衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。ybar与y 之间的差异 损失函数、代价函数、目标函数、误差函数 虽然叫法不同，但都是一样的。1、分类任务在分类任务中最多使用的是交叉熵损失函数，下面分
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2024-05-29 02:09:59
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在很多二分类问题中，特别是正负样本不均衡的分类问题中，常使用交叉熵作为loss对模型的参数求梯度进行更新，那为何交叉熵能作为损失函数呢，我也是带着这个问题去找解析的。以下仅为个人理解，如有不当地方，请读到的看客能指出。我们都知道，各种机器学习模型都是模拟输入的分布，使得模型输出的分布尽量与训练数据一致，最直观的就是MSE（均方误差，Mean squared deviation), 直接就是输出与输
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2024-01-28 17:26:23
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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
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2023-10-20 19:16:17
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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
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2023-12-27 20:34:19
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文章目录1、pytorch损失函数之nn.BCELoss()（二进制交叉熵)1.1 是什么？思考1.2 怎么代码实现和代码使用？1.3 推导过程分析交叉熵作为损失函数的梯度情况：举一个sigmoid导致的梯度消失的MSE损失的例子1.3 应用场景1.3.1 二分类1.3.2 多分类三分类多分类的具体过程1.3.3 位置的回归1.3.4 用途的一个示例2、BCEWithLogitsLoss 简而言
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2024-05-31 10:06:30
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本文主要介绍一下分类问题中损失函数的使用，对于二分类、多分类、多标签这个三个不同的场景，在 Pytorch 中的损失函数使用稍有区别。 损失函数在介绍损失函数前，先介绍一下什么是 softmax，通常在分类问题中会将 softmax 搭配 cross entropy 一同使用。softmax 的计算公式定义如下：$$\mathtt{softmax(x_i)={exp(x_i) \over {\s
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2021-03-11 09:55:52
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