PyTorch笔记--交叉熵损失函数实现
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 ...
原文：统计学习：逻辑回归与交叉熵损失（Pytorch实现）
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 表示，随具体学习方法而定。对具体的输入 bm x 进行相应的输出预测并得到某个结果时，写作 P y bm x 或 y f bm x 。 我们这里的 Logistic 分类模型是概率模型，模型 P Y bm X 表示给定随 ...
2022-02-14 11:34 0 834 推荐指数：
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