binary cross entropy loss公式
时间: 2023-10-09 13:11:51 浏览: 45
Binary cross entropy loss的公式为:
$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}[y_i\log(p_i)+(1-y_i)\log(1-p_i)]$
其中,$N$是样本数量,$y_i$是第$i$个样本的真实标签(0或1),$p_i$是第$i$个样本的预测标签(0到1的概率值)。$\log$表示自然对数。
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binary cross entropy loss的pytorch公式
Binary Cross Entropy Loss的PyTorch公式如下:
```python
import torch.nn.functional as F
loss = F.binary_cross_entropy(input, target)
```
其中,`input`是神经网络的输出,`target`是真实标签。
crossentropyloss 计算
CrossEntropyLoss 是一种常用的损失函数,常用于分类任务中。它通过衡量模型预测结果与实际结果之间的差异来评估模型的性能。
计算 CrossEntropyLoss 首先需要模型的输出结果(一般使用 softmax 函数将其转化为概率分布),即模型对各个类别的预测概率。同时,还需要实际的标签,该标签通常是一个独热编码的向量,表示样本所属的真实类别。
具体地,CrossEntropyLoss 计算的步骤如下:
1. 将模型的输出结果通过 softmax 函数得到各个类别的预测概率分布。
2. 将真实标签(独热编码)与预测概率分布进行比较,计算两者之间的差异。
3. 使用负对数似然函数(Negative Log Likelihood, NLL)来计算差异的损失。即对每个类别,将真实标签的概率与预测概率的对数取负,并求平均。
4. 最终的 CrossEntropyLoss 为所有样本损失的平均值。
通过最小化 CrossEntropyLoss,可以使模型的预测更接近于真实标签的分布,从而提高模型的性能和分类准确率。
需要注意的是,CrossEntropyLoss 一般用于多分类任务,可用于评估分类器的性能。而对于二分类任务,可以使用 Binary CrossEntropyLoss 进行计算。