背景 多分类问题里(单对象单标签),一般问题的setup都是一个输入,然后对应的输出是一个vector,这个vector的长度等于总共类别的个数。输入进入到训练好的网络里,predicted class就是输出层里值最大的那个entry对应的标签。 交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多 ...
最近又回实验室了,开始把空闲将近半年忘记的东西慢慢找回来。先把之前这边用英文写的介绍交叉熵的文章翻译了。 背景 In classification, the most common setup is with one input, and the output is a vector of size of classes. The predicted class of the input will ...
2018-10-30 20:48 0 5222 推荐指数:
背景 多分类问题里(单对象单标签),一般问题的setup都是一个输入,然后对应的输出是一个vector,这个vector的长度等于总共类别的个数。输入进入到训练好的网络里,predicted class就是输出层里值最大的那个entry对应的标签。 交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多 ...
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True) 我这里没有详细解读这个损失函数的各个参数,仅记录一下在sru中涉及到的。 sru中代 ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
学习pytorch路程之动手学深度学习-3.4-3.7 置信度、置信区间参考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感觉还是挺好理解的 交叉熵参考博客:https://www.cnblogs.com/kyrieng/p ...
参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032 二分类的交叉熵公式是: 如果是多分类,交叉熵公式 ...
分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下。 首先说起交叉熵,脑子里就会出现这个东西: 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid ...
本篇借鉴了这篇文章,如果有兴趣,大家可以看看:https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵:交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度 2、CrossEntropyLoss()损失函数结合 ...
官方示例: 1.在loss中的输入中,target为类别的index,而非one-hot编码。 2.在输入的target的index中,数据的范围为[0, c-1],其中c为类别的总 ...