1、說在前面 最近在學習object detection的論文,又遇到交叉熵、高斯混合模型等之類的知識,發現自己沒有搞明白這些概念,也從來沒有認真總結歸納過,所以覺得自己應該沉下心,對以前的知識做一個回顧與總結,特此先簡單倒騰了一下博客,使之美觀一些,再進行總結。本篇博客先是對交叉熵損失函數進行 ...
https: www.cnblogs.com wangguchangqing p .html 這個鏈接也比較詳細 ...
2022-01-29 11:51 0 968 推薦指數:
1、說在前面 最近在學習object detection的論文,又遇到交叉熵、高斯混合模型等之類的知識,發現自己沒有搞明白這些概念,也從來沒有認真總結歸納過,所以覺得自己應該沉下心,對以前的知識做一個回顧與總結,特此先簡單倒騰了一下博客,使之美觀一些,再進行總結。本篇博客先是對交叉熵損失函數進行 ...
、cross_entropy loss(交叉熵損失): 1:hinge loss(合頁損失) 又叫 ...
交叉熵 分類問題常用的損失函數為交叉熵(Cross Entropy Loss)。 交叉熵描述了兩個概率分布之間的距離,交叉熵越小說明兩者之間越接近。 原理這篇博客介紹的簡單清晰: https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details ...
首先需要說明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵,數學本質上是沒有區別的,區別在於應用中的細節。 BCE適用於0/1二分類,計算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”,其中y為GT,y_hat為預測值 ...
出發點 對於一個樣本,有輸入和輸出結果,我們的目的是優化訓練我們的模型,使得對於樣本輸入,模型的預測輸出盡可能的接近真實輸出結果。現在需要一個損失函數來評估預測輸出與真實結果的差距。 均方誤差 回歸問題 樣本有若干維,每一維都有一個真實值。我們要將樣本的數據通過我們的模型預測也得到同樣 ...
目錄 信息量 熵 相對熵(Relative Entropy) 交叉熵(Cross Entropy) 本文介紹交叉熵的概念,涉及到信息量、熵、相對熵、交叉熵; 信息量 信息量是用來衡量一個事件發生的不確定性,一個事件發生的概率越大,不確定性越小 ...
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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 ...