SCE交叉熵损失函数
时间: 2024-04-27 18:18:52 浏览: 358
交叉熵损失函数.docx
SCE交叉熵损失函数(Sparse Categorical Cross-Entropy Loss)是一种常用的损失函数,主要用于多分类任务中。它是对交叉熵损失函数的一种改进,适用于标签是稀疏的情况,即每个样本只有一个正确的类别。
SCE交叉熵损失函数的计算方式如下:
L = -log(p[y])
其中,L表示损失值,p[y]表示模型预测的样本属于正确类别y的概率。
SCE交叉熵损失函数的优点是可以有效地处理标签稀疏的情况,避免了对所有类别进行编码的问题。相比于普通的交叉熵损失函数,SCE交叉熵损失函数在计算上更加高效。
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