这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-741345.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-741345.html
到了这里，关于Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
目录 前言 一、均方误差损失函数（The Mean-Squared Loss） 1.1、从线性回归模型导出均方误差函数 1.2、均方误差函数的使用场景 1.3、均方误差函数的一些讨论 2、交叉熵损失函数（The Cross-Entropy Loss） 2.1、从softmax运算到交叉熵 2.2、信息论
此篇博客主要对深度学习中常用的损失函数进行介绍，并结合Pytorch的函数进行分析，讲解其用法。 L1 Loss计算预测值和真值的平均绝对误差。 L o s s ( y , y ^ ) = ∣ y − y ^ ∣ Loss(y,hat{y}) = |y-hat{y}| L oss ( y , y ^ ) = ∣ y − y ^ ∣ Pytorch函数： 参数： size_average (bool, optional) –
SmoothL1Loss是一种常用的损失函数，通常用于回归任务中，其相对于均方差(MSE)损失函数的优势在于对异常值(如过大或过小的离群点)的惩罚更小，从而使模型更加健壮。 SmoothL1Loss的公式为： l o s s ( x , y ) = { 0.5 ( x − y ) 2 if ∣ x − y ∣ 1 ∣ x − y ∣ − 0.5 otherwise loss(x,y) = b
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。交叉熵（
在分类任务中，我们通常使用各种损失函数来衡量模型输出与真实标签之间的差异。有时候搞不清楚用什么，下面是几种常见的分类相关损失函数及其 解析，与代码示例 。 二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）： torch.nn.BCELoss() 是用于二元分类的损失函数。它将模型
Dice Loss 是一种用于图像分割任务的损失函数，它的基本思想是计算预测结果和真实结果的重叠部分，通过最小化两者的差异来优化模型。Dice Loss被广泛用于医学图像分割任务中。 Dice Loss的计算公式如下： 其中，N是像素总数，pi是模型预测的第i个像素的值，gi是真实标
对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss） 是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题，但也可以用于多元分类问题。 在二元分类问题中，Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i，假设它的实际标签是 yi（取值为 0 或 1），模
softmax回归 损失函数 1. softmax回归 回归vs分类: 回归估计一个连续值 分类预测一个离散类别 从回归到多类分类 回归 单连续数值输出 自然区间R 跟真实值的误差作为损失 分类 通常多个输出 输出i是预测为第i类的置信度 总结： 2. 损失函数 L2 loss 均方损失 l ( y , y ′ ) = 1 2 ( y −
感知损失（Perceptual Loss） 是一种基于深度学习的图像风格迁移方法中常用的损失函数。与传统的均方误差损失函数（Mean Square Error，MSE）相比，感知损失更注重图像的感知质量，更符合人眼对图像质量的感受。 感知损失是通过预训练的神经网络来计算两张图片之间的差异。通
