交叉熵（cross entropy）：用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小，代表这两个分布越接近。 函数表示（这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示）： （是真实值，是预测值。） 命名说明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax ...

1 Logistic 分布和对率回归 监督学习的模型可以是概率模型或非概率模型，由条件概率分布\(P(Y|\bm{X})\)或决 策函数(decision function)\(Y=f(\bm{X} ...

一、交叉熵和softmax 交叉熵已经包括了softmax 二、理解 1、两者的相同之处： nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是进行卷积 ...

均方差损失函数mse_loss()与交叉熵损失函数cross_entropy() 1.均方差损失函数mse_loss() 均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N为样本个数，y ...

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 ...

1、交叉熵的定义： 在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定义中，我们很难理解交叉熵的定义。下面举个例子来描述一下： 假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q ...