交叉熵（cross entropy）：用於度量兩個概率分布間的差異信息。交叉熵越小，代表這兩個分布越接近。 函數表示（這是使用softmax作為激活函數的損失函數表示）： （是真實值，是預測值。） 命名說明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax ...

1 Logistic 分布和對率回歸 監督學習的模型可以是概率模型或非概率模型，由條件概率分布\(P(Y|\bm{X})\)或決 策函數(decision function)\(Y=f(\bm{X} ...

一、交叉熵和softmax 交叉熵已經包括了softmax 二、理解 1、兩者的相同之處： nn.Xxx和nn.functional.xxx的實際功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是進行卷積 ...

均方差損失函數mse_loss()與交叉熵損失函數cross_entropy() 1.均方差損失函數mse_loss() 均方差損失函數是預測數據和原始數據對應點誤差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N為樣本個數，y ...

分類問題中，交叉熵函數是比較常用也是比較基礎的損失函數，原來就是了解，但一直搞不懂他是怎么來的？為什么交叉熵能夠表征真實樣本標簽和預測概率之間的差值？趁着這次學習把這些概念系統學習了一下。 首先說起交叉熵，腦子里就會出現這個東西： 隨后我們腦子里可能還會出現Sigmoid ...

本篇借鑒了這篇文章，如果有興趣，大家可以看看：https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵：交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度 2、CrossEntropyLoss()損失函數結合 ...

官方示例： 1.在loss中的輸入中，target為類別的index，而非one-hot編碼。 2.在輸入的target的index中，數據的范圍為[0, c-1]，其中c為類別的總 ...

1、交叉熵的定義： 在信息論中，交叉熵是表示兩個概率分布p,q，其中p表示真實分布，q表示非真實分布，在相同的一組事件中，其中，用非真實分布q來表示某個事件發生所需要的平均比特數。從這個定義中，我們很難理解交叉熵的定義。下面舉個例子來描述一下： 假設現在有一個樣本集中兩個概率分布p,q ...