cross entropy loss function (交叉熵)如何计算
时间: 2023-06-06 21:04:55 浏览: 98
交叉熵损失函数是用于评估分类模型预测与实际标签之间的差异,常用于多分类问题中。它通常是根据模型预测的概率分布和实际标签的概率分布计算得出的。具体计算方式可以使用以下公式:
- H(p,q) = -Σ p(x) * log(q(x))
其中p是实际标签的概率分布,q是模型预测的概率分布。计算中涉及到对数函数、乘法和加法等操作。
相关问题
Cross Entropy Loss
Cross Entropy Loss is a commonly used loss function in machine learning, especially in classification tasks. It measures the dissimilarity between the predicted probability distribution and the actual probability distribution of the target class. The formula for calculating cross entropy loss is often defined as follows:
L(y, ŷ) = -Σ(yi * log(ŷi))
where y is the true probability distribution and ŷ is the predicted probability distribution. This loss function penalizes the model more heavily for making larger errors in predicting the true class probabilities.
loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss()
`torch.nn.CrossEntropyLoss()`是一个常用的损失函数。它主要用于多分类问题,计算预测值和真实值之间的交叉熵损失。在训练神经网络时,我们需要使用某种形式的损失函数来衡量模型的预测输出与真实标签之间的差异,以便通过反向传播算法来优化模型参数。
在使用`CrossEntropyLoss()`函数时,我们需要将神经网络的输出与真实标签作为输入。该函数将计算每个类别的预测值与真实标签之间的交叉熵损失,并返回总体损失。具体而言,该函数首先将网络输出的类别概率值通过softmax函数转化为类别概率分布,然后计算预测概率分布和真实标签之间的交叉熵损失。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)