交叉熵损失函数,代码表示
时间: 2023-05-26 10:06:33 浏览: 46
交叉熵损失函数的代码表示:
```python
import numpy as np
def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
'''
Inputs:
y_pred: model predictions, shape (batch_size, num_classes)
y_true: true labels, shape (batch_size, num_classes)
Usage:
loss = cross_entropy_loss(y_pred, y_true)
'''
# Compute the cross-entropy loss (J) for given predicted and true labels
J = -np.sum(y_true * np.log(y_pred))
# Return the loss
return J
```
其中,y_pred 是模型预测的结果(形状为 (batch_size, num_classes)),y_true 是真实标签(形状为 (batch_size, num_classes))。在函数中,我们首先计算交叉熵损失 J,然后将其返回。
相关问题
交叉熵损失函数 代码
交叉熵损失函数代码的示例如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义交叉熵损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 示例输入数据
pred = torch.tensor([[0.1, 0.8, 0.1], [0.2, 0.1, 0.7]], dtype=torch.float32) # 预测结果
labels = torch.tensor([[0, 1, 0], [0, 0, 1]], dtype=torch.float32) # one-hot编码的标签
labels_idx = torch.tensor([1, 2]) # 数字编码的标签
# 计算损失
loss1 = loss_fn(pred, labels) # 使用one-hot编码的标签计算损失
loss2 = loss_fn(pred, labels_idx) # 使用数字编码的标签计算损失
# 打印损失
print(loss1)
print(loss2)
```
这段代码首先导入了torch和torch.nn库,然后定义了交叉熵损失函数loss_fn。接着,给出了示例输入数据pred、labels和labels_idx。最后,通过loss_fn计算损失loss1和loss2,并打印出来。
二元交叉熵损失函数代码
二元交叉熵损失函数是用于二分类问题的一常见损失函数,它可以衡量模型输出与真实标签之间的差异。以下是一个简单的二元交叉熵损失函数的代码示例:
```python
import numpy as np
def binary_cross_entropy(y_pred, y_true):
epsilon = 1e-7 # 避免log(0)的情况
loss = -np.mean(y_true * np.log(y_pred + epsilon) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred + epsilon))
return loss
```
在上述代码中,`y_pred`表示模型的预测输出,`y_true`表示真实的标签。函数首先引入一个很小的常数`epsilon`,用于避免取对数时出现0的情况。然后,根据二元交叉熵的定义,计算每个样本的损失值,并取平均值作为最终的损失。