cross_entropy函数
时间: 2024-03-19 19:35:52 浏览: 20
cross_entropy函数是一种常用的损失函数,通常用于分类问题中。它的计算方式是将预测值与真实值之间的差异转化为一个标量值,用于衡量模型的预测能力。
具体来说,对于一个分类问题,假设有n个类别,每个样本的真实标签为one-hot向量y=(y1,y2,...,yn),其中yi表示第i个类别是否为真实标签。模型的预测结果为一个概率分布向量p=(p1,p2,...,pn),其中pi表示模型预测为第i个类别的概率。则交叉熵损失函数的计算方式为:
L(y,p) = -sum(yi * log(pi))
其中sum表示对所有类别求和。可以看到,当模型的预测结果与真实标签完全一致时,交叉熵损失函数取最小值0;当模型的预测结果与真实标签差异越大时,交叉熵损失函数取值越大。
相关问题
binary_cross_entropy参数
binary_cross_entropy是一个常用的损失函数,用于二分类问题。它的参数有两个:输入的预测值和目标值。
预测值是模型对样本的输出结果,通常是一个连续值,表示样本属于正例的概率。目标值是样本的真实标签,通常是一个二进制值,表示样本是正例还是负例。
binary_cross_entropy函数会将预测值和目标值作为输入,计算二分类问题的交叉熵损失。交叉熵是一种衡量两个概率分布之间差异的指标,通过比较预测值和目标值的差异来评估模型的性能。
在使用binary_cross_entropy函数时,通常需要将预测值和目标值转换为张量或数组的形式,并将其作为函数的输入参数。函数会返回一个标量,表示计算得到的损失值。
需要注意的是,binary_cross_entropy函数通常用于二分类问题,如果是多分类问题,则需要使用其他适合的损失函数,如categorical_cross_entropy。
f.cross_entropy
F.cross_entropy是PyTorch中用于计算交叉熵损失的函数。它的定义如下:torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True)。\[1\]在使用F.cross_entropy函数时,需要传入两个参数:input和target。其中,input是网络的输出,target是真实标签。该函数会自动进行softmax和log操作,因此不需要在输入数据上手动进行这两个操作。\[2\]\[3\]交叉熵损失函数常用于多分类问题,用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [对PyTorch中F.cross_entropy()函数的理解](https://blog.csdn.net/wuliBob/article/details/104119616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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