内存做硬盘缓存软件网站,一级a做爰片免费网站视频,wordpress 上传目录权限设置,网站建设 天台1、介绍 主页介绍的几种损失函数都是适用于回归问题损失函数#xff0c;对于分类问题#xff0c;最常用的损失函数是交叉熵损失函数 Cross Entropy Loss。它用于测量两个概率分布之间的差异#xff0c;通常用于评估分类模型的性能。
2、公式
对于二分类问题#xff0c;交… 1、介绍 主页介绍的几种损失函数都是适用于回归问题损失函数对于分类问题最常用的损失函数是交叉熵损失函数 Cross Entropy Loss。它用于测量两个概率分布之间的差异通常用于评估分类模型的性能。
2、公式
对于二分类问题交叉熵损失的一般形式为 其中 是样本数量 是实际标签 是模型的预测概率。
对于多分类问题交叉熵损失的一般形式为 其中 是样本数量 是类别数量 是实际标签的独热编码one-hot encoding 是模型对类别 的预测概率。
3、图像 上图是交叉熵损失Cross Entropy Loss的图像。图中展示了两个类别真实类别和错误类别的概率与损失之间的关系可以看到约接近目标值损失越小随着误差变差损失呈指数增长。
4、实例
假设我们有以下情况我们正在训练一个模型来进行三种实例的分类此时有100个待测样本。
我们使用 CrossEntropyLoss 作为损失函数
import torch
import torch.nn as nn# 示例数据
torch.manual_seed(42)
num_classes 3
num_samples 100
y_true torch.randint(0, num_classes, (num_samples,))
y_pred_logits torch.randn(num_samples, num_classes)# 定义交叉熵损失函数
criterion nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失
loss criterion(y_pred_logits, y_true)print(fCross Entropy Loss: {loss.item()}) 在这个例子中y_pred_logits 是模型的输出它包含了对每个类别的未归一化的预测值。y_true 是实际标签。通过传递这两者给 CrossEntropyLoss可以计算交叉熵损失。在实际训练中您可能需要结合优化器来更新模型的权重以减小损失。
5、参考
深度学习常用损失函数总览基本形式、原理、特点 (qq.com)
