crossentropy
为什么交叉熵(cross - entropy)可以用于计算代价?
pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid，随后再放到传统的交叉熵函数中，就会得到结果。交叉熵是信息论中的一个概念...
Softmax 和 Cross - entropy 之间是什么关系?
熵(Entropy)和交叉熵(Cross-Entropy)是信息论中的两个重要概念；下面将依次介绍这两个概念 熵 Q：熵(Entropy)是什么？A：熵是一种衡量指标。
熵Entropy和交叉熵Cross - Entropy详解
交叉熵(Cross-Entropy)衡量的是两个概率分布之间的差异。如果熵描述的是一个随机变量分布的不确定性，那么交叉熵则描述的是两个概率分布之间的不一致性。公式如下：假设P...
什么是Cross Entropy (交叉熵)?
Cross Entropy（交叉熵）是衡量预测概率分布与实际概率分布差异的指标。其计算公式为：-∑y*log(p(y|x))，其中y为实际类别，p(y|x)为模型预测的类别概率。在二分类...
python - sparse - categorical - crossentropy 和...
简单地: categorical_crossentropy ( cce ) 生成一个单热数组,其中包含每个类别的可能匹配项, sparse_categorical_crossentropy ( scce ) 生成 最可能 匹配类别的类别索引。 考虑具有...
...为什么分类模型 Loss 函数要用 交叉熵Cross Entropy?
作为一种损失函数，交叉熵的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出 loss 值，直到 loss 值收敛，可以认为神经...
笔记| 什么是Cross Entropy
直观理解Cross Entropy（交叉熵），它是一个测量两个概率分布差异的常用工具，特别是在分类问题中。简单来说，当你有一个物体的真实分类概率分布（如物体属于Class B的真正...
交叉熵损失(Cross - entropy)和平方损失(MSE)究竟有何区别...
均方差损失函数（MSE）MSE的目标是计算一批样本的输出与期望输出的差的平方平均值。它衡量的是预测值与真实值之间的差距，主要应用于回归任务。Cross-entropy（交叉熵损失...
pytorch的CrossEntropyLoss需不需要One - hot编码 - 人工...
目录 1.8 多分类问题——交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 1.8.1 针对多分类问题，输出的概率 应...
如何有效设计机器学习损失函数?
在这篇文章中,作者使用了四种损失函数,即Focal Loss, KL Divergence, Hinge Loss和Cross Entropy。我们的目标是找出一个最佳的损失函数,如果松弛一下条件的的话,我们的目标是找到一...