关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较，差异一般体现在不同的分类（二分类、多分类等）任务目标，可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨，其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理。本文主要是介绍TF中的接口调用方式。一、二分类交叉熵对应的是网络输出单个节点，这个节点将被sigmoid处理，使用阈值分类为0或者1
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2023-11-30 15:04:56
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1. 引言我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy）。这几天看论文的时候产生了疑问：为啥损失函数很多用的都是交叉熵（cross entropy）？其背后深层的含义是什么？如果换做均方误差（MSE）会怎么样？下面我们一步步来揭开交叉熵的神秘面纱。2. 交叉熵的来源2.1 信息量一条信息的信息量大小和它的不确定性有很大
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2024-06-27 11:20:30
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概述 在分类的任务中，往往会使用交叉熵损失函数。对于二分类，使用的是binary_crossentropy，在多分类的任务中，使用的时sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy，本文将详细的介绍这三种损失函数binary_crossentropy
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2023-12-02 23:44:03
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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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二分类问题和多分类问题二分类问题： 分类任务中有两个类别。比如前面感知机识别香蕉还是苹果，一般会训练一个分类器，输入一幅图像，输出该图像是苹果的概率为p，对p进行四舍五入，输出结果为0或者1，这就是经典的二分类问题。多分类问题： 和二分类任务基本相似，最后的输出有多个标签（>=2），需要建立一个分类器
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2023-12-19 22:25:58
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BCELossBCELossBCELoss
原创
2021-08-02 14:21:45
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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1 交叉熵损失函数2 二元交叉熵损失函数2.1 torch.nn.BCELoss()2.2 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()3 参考文献 1 交叉熵损失函数 在之前的损失函数介绍中已经解释过，什么是交叉熵损失函数以及其数学原理（【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍）。在多分类问题中输出层的函数是函数， 在二分类问题中输出
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2024-06-10 01:39:52
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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
3.5 损失函数 损失函数：也称模型的负反馈，是数据输入到模型当中，产生的结果与真实标签的评价指标，我们的模型可以按照损失函数的目标来做出改进。3.5.1 二分类交叉熵损失函数torch.nn.BCELoss(weight = None, size_average = None, reduce = None, reduction = 'mean')功能：计算二分类任务时的交叉熵（Cross En
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2023-10-03 15:05:42
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# PyTorch 中的二分类交叉熵损失函数
在深度学习中，损失函数是训练模型的重要组成部分。它用于量化模型的预测值与实际标签之间的差距。在二分类任务中，交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是常用的损失函数。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中使用二分类交叉熵损失函数，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是交叉熵损失
交叉熵损失在信息论中用来衡量两个概率分布之间的差异。
原创
2024-09-07 03:47:33
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一、简介 在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n，设置n个输出节点，这样每个样本神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果，然后我们运用激活
在PyTorch中，交叉熵损失函数主要用于多类分类问题。PyTorch提供了两个交叉熵损失函数：`nn.CrossEntropyLoss` 和 `nn.NLLLoss` 与 `nn.LogSo
关于交叉熵，信息熵等推导，已经有很多博客详细讲解了，这里就不再赘述了。本文要理清的是一个很初级的问题：二分类交叉熵和多分类交叉熵有没有统一的形式？我们常见的二分类交叉熵形式如下：而多分类的交叉熵为：绝大多数教程，都是先以二分类作为特例，讲解交叉熵，然后再推到多分类交叉熵。但是，怎么看都觉得两种形式好像差的很远，二分类又是yi、pi，又是(1-yi)、(1-pi)。到了多分类交叉熵的时候，突然就没有
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2021-09-16 23:32:00
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监督学习主要分为两类：分类：目标变量是离散的，如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜，那么目标变量只能是1（好瓜）,0（坏瓜）回归：目标变量是连续的，如预测西瓜的含糖率（0.00~1.00） 分类主要分为：二分类：如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜多分类：如判断一个西瓜的品种，如黑美人，特小凤，安农二号等
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2023-12-16 21:42:48
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# 交叉熵损失函数用于二分类的Python代码实现
## 介绍
在机器学习领域中，交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，特别适用于二分类问题。本文将教会你如何使用Python实现交叉熵损失函数用于二分类。
## 整体流程
下面是实现交叉熵损失函数用于二分类的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备训练数据 |
| 3 | 定
原创
2023-09-19 23:12:12
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本文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。 Softmax与交叉熵函数一、二分类问题和多分类问题1.二分类问题2.多分类问题3.Softmax二、损失函数1.葡萄酒的种类预测2.交
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2023-12-13 22:55:09
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# PyTorch二分类任务使用什么交叉熵
## 简介
在深度学习中，交叉熵是用于度量模型输出和真实标签之间的差异的常用损失函数之一。对于二分类任务，我们可以使用二元交叉熵来度量模型预测结果与真实标签之间的差异。本文将介绍如何在PyTorch中实现二分类任务，并选择适当的交叉熵损失函数。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型搭建
原创
2023-08-31 11:06:35
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class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, logits=False, reduce=True): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.logits = logits self.reduce = reduce .
原创
2021-08-13 09:29:47
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