在做機器視覺時,常常要將一個多通道圖像分離成幾個單通道圖像或者將幾個單通道圖像合成一個多通道圖像,以方便圖像處理,但是。寫這篇博客,是為加深對這兩個概念的理解,下面會給出部分OpenCV對單通道與多通道圖像間相互轉化的程序代碼,並對運行結果進行觀察分析 ...
摘要 本文驗證了語義分割任務下,單通道輸出和多通道輸出時,使用交叉熵計算損失值的細節問題。對比驗證了使用簡單的函數和自帶損失函數的結果,通過驗證,進一步加強了對交叉熵的理解。 交叉熵損失函數 交叉熵損失函數的原理和推導過程,可以參考這篇博文,交叉熵的計算公式如下: CE p,q p log q 其中 q 為預測的概率, q , , p 為標簽, p , 。 而交叉熵損失函數則是利用上式計算每一個分 ...
2020-10-27 19:55 0 1320 推薦指數:
在做機器視覺時,常常要將一個多通道圖像分離成幾個單通道圖像或者將幾個單通道圖像合成一個多通道圖像,以方便圖像處理,但是。寫這篇博客,是為加深對這兩個概念的理解,下面會給出部分OpenCV對單通道與多通道圖像間相互轉化的程序代碼,並對運行結果進行觀察分析 ...
一:構造並訪問單通道 ...
交叉熵損失函數的概念和理解 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 公式 \[ loss =\sum_{i}{(y_{i} \cdot log(y\_predicted_{i}) +(1-y_{i}) \cdot log(1-y\_predicted_{i}) )} \] 定義 ...
損失函數:交叉熵 交叉熵用於比較兩個不同概率模型之間的距離。即先把模型轉換成熵這個數值,然后通過數值去定量的比較兩個模型之間的差異。 信息量 信息量用來衡量事件的不確定性,即該事件從不確定轉為確定時的難度有多大。 定義信息量的函數為: \[f(x):=\text{信息量 ...
交叉熵損失函數 熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望,那么便有 \[H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times ...
1. Cross entropy 交叉熵損失函數用於二分類損失函數的計算,其公式為: 其中y為真值,y'為估計值.當真值y為1時, 函數圖形: 可見此時y'越接近1損失函數的值越小,越接近0損失函數的值越大. 當真值y為0時, 函數圖形: 可見此時y'越接近0損失 ...
交叉熵損失是分類任務中的常用損失函數,但是是否注意到二分類與多分類情況下的交叉熵形式上的不同呢? 兩種形式 這兩個都是交叉熵損失函數,但是看起來長的卻有天壤之別。為什么同是交叉熵損失函數,長的卻不一樣? 因為這兩個交叉熵損失函數對應不同的最后一層的輸出:第一個對應的最后一層 ...
【簡介】 交叉熵(Cross Entropy)是Shannon信息論中一個重要概念,主要用於度量兩個概率分布間的差異性信息。語言模型的性能通常用交叉熵和復雜度(perplexity)來衡量。交叉熵的意義是用該模型對文本識別的難度,或者從壓縮的角度來看,每個詞平均要用幾個位來編碼。復雜度的意義 ...