损失函数-交叉熵的原理及实现

咕咕咕~不催不更

什么是损失函数，损失函数的作用是？

有哪些常用的损失函数？数学表达式是什么？

实现

交叉熵的原理

实现

pytorch自带的交叉熵：

class CrossEntropyLoss(_WeightedLoss):__constants__ = ['ignore_index', 'reduction']ignore_index: intdef __init__(self, weight: Optional[Tensor] = None, size_average=None, ignore_index: int = -100,reduce=None, reduction: str = 'mean') -> None:super(CrossEntropyLoss, self).__init__(weight, size_average, reduce, reduction)self.ignore_index = ignore_indexdef forward(self, input: Tensor, target: Tensor) -> Tensor:assert self.weight is None or isinstance(self.weight, Tensor)return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight,ignore_index=self.ignore_index, reduction=self.re

损失函数-交叉熵的原理及实现相关推荐

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵
TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数神经网络是以神经元为基本单位构成的激 ...
【转载】损失函数 - 交叉熵损失函数
MSE 转载自:损失函数 - MSE[1] 数理统计中均方误差是指参数估计值与参数值之差平方的期望值,记为MSE.MSE是衡量"平均误差"的一种较方便的方法,MSE可以评价数据的变 ...
损失函数 -交叉熵损失函数
参考文献: 1)https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 2)https://jackon.me/posts/why-use-cross-entropy-error- ...
损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）
损失函数--交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss) 交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数,其具体公式为: 1.交叉熵损失函数由来交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两 ...
神经网络(NN)+反向传播算法（Backpropagation/BP）+交叉熵+softmax原理分析
神经网络如何利用反向传播算法进行参数更新,加入交叉熵和softmax又会如何变化? 其中的数学原理分析:请点击这里. 转载于:https://www.cnblogs.com/code-wangjun/ ...
损失函数——交叉熵损失函数
交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式.与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练.在介绍交叉熵代价函 ...
损失函数 - 交叉熵损失函数
Cross Entropy Error Function(交叉熵损失函数) 例子表达式函数性质学习过程优缺点这篇文章中,讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中,但是为什么它 ...
损失函数-交叉熵的推导和二分类交叉熵
交叉熵期望: 期望就是所有随机变量的均值. E(X)=X1*P(X1)+X2*P(X2)+X3*P(X3) 熵: 熵表示所有信息量的期望. 信息量如何计算呢? 概率值取Log,然后加个负号,就是信息 ...
交叉熵损失函数原理深层理解
说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,相信大家都非常熟悉,但是要深入理解交叉熵损失函数的原理和作用,还得溯本追源才能对其有一个真实的理解与认知. 交叉熵交叉熵是用来度量两个概率 ...

损失函数-交叉熵的原理及实现

什么是损失函数，损失函数的作用是？

有哪些常用的损失函数？数学表达式是什么？

实现

交叉熵的原理

实现

损失函数-交叉熵的原理及实现相关推荐

最新文章

热门文章