原文:binary cross entropy loss二值交叉熵損失和交叉熵損失詳解以及區別(BE 和 CE)

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2022-01-29 11:51 0 968 推薦指數:

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關於交叉損失函數Cross Entropy Loss

1、說在前面 最近在學習object detection的論文,又遇到交叉、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損失函數進行 ...

Mon Dec 09 05:40:00 CST 2019 0 2992
交叉(Cross Entropy loss)

交叉 分類問題常用的損失函數為交叉Cross Entropy Loss)。 交叉描述了兩個概率分布之間的距離,交叉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 ...

Fri Oct 26 06:21:00 CST 2018 0 7855
BCE和CE交叉損失函數的區別

首先需要說明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉,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 ...

Thu Oct 22 21:54:00 CST 2020 1 2557
【AI學習總結】均方誤差(Mean Square Error,MSE)與交叉Cross Entropy,CE損失函數

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。我們要將樣本的數據通過我們的模型預測也得到同樣 ...

Mon Jul 05 08:40:00 CST 2021 0 220
交叉Cross Entropy

目錄 信息量 相對(Relative Entropy交叉Cross Entropy) 本文介紹交叉的概念,涉及到信息量、、相對交叉; 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 ...

Sun Apr 25 18:50:00 CST 2021 0 436
交叉損失函數

交叉損失函數 的本質是香濃信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然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 ...

Fri Apr 28 23:39:00 CST 2017 1 6494
 
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