crossentropyloss公式
时间: 2023-04-27 11:05:36 浏览: 47
交叉熵损失函数公式为:$L=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}y_{ij}\log(p_{ij})$,其中$N$为样本数,$C$为类别数,$y_{ij}$为第$i$个样本的第$j$个类别的真实标签,$p_{ij}$为第$i$个样本的第$j$个类别的预测概率。
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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。
Label Smoothing Cross Entropy Loss公式
Label Smoothing Cross Entropy Loss的公式是:
$L=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}(1-\alpha)y_{ij}\log(\hat{y}_{ij})-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}\alpha\frac{1}{C}\log(\hat{y}_{ij})$
其中,$N$是batch size,$C$是类别数量,$y_{ij}$表示第$i$个样本属于第$j$个类别的真实标签,$\hat{y}_{ij}$表示模型对第$i$个样本属于第$j$个类别的预测概率,$\alpha$是平滑系数,通常取一个小的值,如0.1。