crossentropyloss函数公式
时间: 2023-09-16 17:03:20 浏览: 46
CrossEntropyLoss是一种常用的损失函数,在深度学习中广泛应用于分类任务中。其公式如下:
CrossEntropyLoss(y, \hat{y}) = -\sum_{i=1}^{C}{y_i \log{\hat{y_i}}}
其中,y为真实标签的独热编码,是一个 C 维的向量,C为类别的数量。而\hat{y}是模型的预测结果,也是一个 C 维的向量。y_i和\hat{y_i}分别表示真实标签和预测结果的第 i 维的值。
公式中的-\sum_{i=1}^{C}来源于信息论中的信息熵概念。通过对每个类别的真实标签值乘以相应预测结果的对数,再对所有类别求和得到损失值。这样计算的目的是为了衡量真实标签和预测结果之间的差异度,以此作为模型训练的指导方向。
在这个损失函数中,真实标签的某个类别的值为1时,意味着该样本属于该类别;而预测结果的某个类别的值越接近1,则表示模型越有把握认为该样本属于该类别。因此,在计算损失时,真实标签和预测结果的差异越小,损失值越趋近于0,表示模型的分类效果越好。
CrossEntropyLoss函数的优势在于,它能够处理多分类问题,并且对于各类别的预测结果的置信度有比较好的建模能力。这使得该损失函数在深度学习中被广泛应用于图像分类、自然语言处理等多种任务中。
相关问题
pytorch中CrossEntropyLoss函数的计算公式
CrossEntropyLoss函数的计算公式如下:
$$ \operatorname{CELoss}(p,q)=-\sum_{i} p_i \log(q_i) $$
其中,$p$表示真实标签的概率分布,$q$表示模型输出的概率分布。这个损失函数通常用于多分类任务中,它是一个负对数似然损失,可以用来评估模型对于真实标签的预测能力,其值越小表示模型预测越准确。
CrossEntropyLoss损失函数的公式是什么
CrossEntropyLoss损失函数的公式是:$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^M y_{ij}\log(\hat{y}_{ij})$,其中$N$表示样本数量,$M$表示类别数量,$y_{ij}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的真实标签,$\hat{y}_{ij}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的预测概率。