PyTorch筆記--交叉熵損失函數實現
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 ...
原文：統計學習：邏輯回歸與交叉熵損失（Pytorch實現）
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 表示，隨具體學習方法而定。對具體的輸入 bm x 進行相應的輸出預測並得到某個結果時，寫作 P y bm x 或 y f bm x 。 我們這里的 Logistic 分類模型是概率模型，模型 P Y bm X 表示給定隨 ...
2022-02-14 11:34 0 834 推薦指數：
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