entropy loss
为什么交叉熵(cross - entropy)可以用于计算代价?
交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是一种广泛用于分类问题的损失函数，它的主要思想是通过比较模型的预测值与真实标签之间的差异，来度量模型的性...
分类问题为什么使用交叉熵损失函数?
交叉熵误差，cross entropy error，用来评估模型输出的概率分布和真实概率分布的差异情况，一般用于解决分类问题。它有两种定义形式，分别对应二分类...
softmax loss 与 the cross - entropy loss是一回事吗...
Softmax loss和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是相关但不完全相同的概念。交叉熵损失是一种常用的损失函数，用于衡量两个概率分布之间的差异。
常见的损失函数有哪些?
nn.Crossentropy()是以Softmax函数为分类器，Cross-entropy loss为损失函数，就是要奖励标签对应类的值尽可能大其它类尽可能小的情况，想要预测...
究竟什么是损失函数 loss function?
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是机器学习和自然语言处理中常用的一种损失函数。它通常用于衡量模型的预测概率分布与实际的概率分布之间的差距。
交叉熵损失函数是什么?
I(x0)=log(p(x0))，可以理解为，一个事件发生的概率越大，则它所携带的信息量就越小，而当p(x0)=1时，熵将等于0，也就是说该事件...
深度学习算法中常用的损失函数有哪些?
稀疏分类交叉熵损失（Sparse Categorical Cross-Entropy Loss）类似于分类交叉熵，但用于标签为整数的多分类任务。Hinge损失（Hinge Loss）用于支持...
深度学习中有哪些常用损失函数(优化目标函数)?
NLLLossnll_loss 交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数用来定义预测目标与ground truth这两个分部之间的差异， 将这种差异值...
...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...
深度学习的多个loss如何平衡?
可以完全相信网络去学习。还有一个就是分类任务中的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用。2. Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用...