交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点：...在TensorFlow中实现交叉熵 在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...上述代码实现了第一种形式的交叉熵计算，需要说明的是，计算的过程其实和上面提到的公式有些区别，按照上面的步骤，平均交叉熵应该是先计算batch中每一个样本的交叉熵后取平均计算得到的，而利用tf.reduce_mean...除了tf.reduce_mean函数，tf.clip_by_value函数是为了限制输出的大小，为了避免log0为负无穷的情况，将输出的值限定在(1e-10, 1.0)之间，其实1.0的限制是没有意义的...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits
在PyTorch中，通过使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来实现交叉熵损失函数。...接下来，我们创建了一个优化器（例如SGD）来更新模型参数。在训练循环中，通过将模型输出和真实标签作为参数传递给交叉熵损失函数，计算出当前的损失值。...在PyTorch中，通过使用torch.nn.NLLLoss类来实现负对数似然损失函数。...在深度学习中，常用的多分类损失函数包括交叉熵损失函数、负对数似然损失函数等。 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是多分类问题中最常用的损失函数之一。...交叉熵损失函数的特点是对错误的预测结果惩罚较大，对正确的预测结果惩罚较小。因此，在训练过程中，通过最小化交叉熵损失函数，模型可以逐渐调整参数，提高对样本的分类准确性。
2.3、平衡二值交叉熵损失函数 平衡二值交叉熵与加权二值交叉熵相似，对正样本和负样本都增加一个权重系数。 ? 其中beta为 ? 2.4、Focal 损失函数 Focal损失也是二类交叉熵的变种。...Lmbce是改进的二值交叉熵损失，DL是dice损失。 2.11、指数对数损失函数 指数对数损失函数专注于使用Dice损失和交叉熵损失的组合公式来预测不太准确的结构。...遵循相同的理论，从金标准模板中得出的距离图，用其创建基于损失函数的自定义惩罚项。使用这种方法，很容易引导网络关注于难分割的边界区域。定义如下： ? Phi是生成的距离map。...它经过修改，可以用作损失函数，因为它可以实现分割目标的数学表示。但是因其非凸性，多次都无法获得最佳结果。Lovsz softmax损失旨在通过使用Lovsz添加平滑性来解决非凸损失函数的问题。...Log Cosh方法已广泛用于基于回归的问题中来平滑曲线。在深度学习中根据非线性（例如tanh层）使用了双曲函数，它们既易处理又易于微分。
在此设置中，绿点属于正类（是，它们是绿色），而红点属于负类（否，它们不是绿色）。 如果我们拟合模型来执行此分类，它将预测每个点是绿色的概率。假定我们了解点的颜色，我们如何评估预测概率的好坏？...这个公式告诉你，对于每个绿点(y = 1)，它都会将log(p(y))添加到损失中，即，它为绿色的对数概率。相反，它为每个红点(y = 0)添加log(1-p(y))，即它为红色的对数概率。...好的，我们有了预测的概率…是时候通过计算二值交叉熵/对数损失来评估它们了！ 这些概率就是我们要的，因此，让我们去掉x轴，将各个方条彼此相邻： ?...它寻找可能的最佳p(y)，以最小化交叉熵的值。 损失函数 在训练过程中，分类器使用其训练集中的N个点中的每一个来计算交叉熵损失，从而有效地拟合分布p(y)！...▲ 二进制交叉熵 —— 在正负类上计算 最后，我们通过一点小处理，正类或负类中任何一点都可以用相同的公式： ? ▲ 二进制交叉熵 —— 通用公式 瞧！
交叉熵损失函数，主要用于分类问题。 二者都是非负函数，极值在底部，用梯度下降法可以求解。 是样本数，是预测值，是样本标签值，是单个样本的误差值，是损失函数值。...在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p，q的差异，其中p表示真实分布，表示预测分布，那么H(p,q)就称为交叉熵。...交叉熵可以在神经网络中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q表示训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量与p之q间的相似性。...交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。 交叉熵经常搭配softmax使用，将输出的结果进行处理，使其多个分类的预测值和为1，再通过交叉熵来计算损失。...用交叉熵函数的话，可以得到比较简单的计算结果，一个简单的减法就可以得到反向误差。 如何选择损失函数？
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别....在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。 ?...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机....17 负对数似然损失 NLLLoss 负对数似然损失.
在算法面试中，逻辑回归也经常被问到，常见的面试题包括： 逻辑回归推导； 逻辑回归如何实现多分类？ SVM与LR的联系与区别？...逻辑回归反向传播伪代码； 大家可以思考下能不能回答/推导出，但这次讨论的问题是： 为什么逻辑回归损失函数是交叉熵？ 初看这个问题感觉很奇怪，但是其中的知识包含了LR的推导与理解。...在我个人看来，可以从两个角度看待这个问题： ''' 【1】从极大似然估计的角度可以推导出交叉熵； 【2】从KL散度（熵的角度）去理解； ''' 0x01 极大似然估计 对于逻辑回归，我们一般通过极大似然估计来求解参数...再将其改为最小化负的对对数似然函数： ? 如此，就得到了Logistic回归的损失函数，即机器学习中的「二元交叉熵」（Binary crossentropy）： ?...因为交叉熵越大，KL散度越大，也可以用交叉熵来衡量两个概率分布之间的距离，所以逻辑回归使用交叉熵作为逻辑回归的损失函数。
编辑：深度学习自然语言处理小编zenRRan 损失函数是深度学习中重要的概念，选择合适的损失函数是系统能够得到理想结果的保证，本文将以pytorch工具为例，介绍这19中损失函数与实现方法。...在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。 ?...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机....17 负对数似然损失 NLLLoss 负对数似然损失.
在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机....对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失: 10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。...17 负对数似然损失 NLLLoss 负对数似然损失.
在深度学习分类任务中，我们经常会使用到损失函数，今天我们就来总结一下深度学习中常见的损失函数。...0-1损失函数 在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身大小并不重要，该函数衡量的是预测值与真实值的符号是否相同，具体形式如下所示： ? 其等价于下述函数： ?...而逻辑回归的推导中，它假设样本服从于伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着求取对数等（Log损失函数中采用log就是因为求解过中使用了似然函数，为了求解方便而添加log，因为添加log...则全体样本的经验风险函数为： ? 该式就是sigmoid函数的交叉熵，这也是上文说的在分类问题上，交叉熵的实质是对数似然函数。...以上主要讲了损失函数的常见形式，在神经网络中应用较多的是对数损失函数（交叉熵）和平方损失函数。
下面分别进行详细介绍： 1.基于交叉熵的损失函数系列 这个系列损失函数基于交叉熵理论进行设计，通过逐像素计算预测分布与groundtruth分布之间的“差距”得到损失函数的值。...如果各类像素在图像中的数量不平衡，则可能出现问题，因为数量最多的类别会对损失函数影响最大，从而主导训练过程。Long等提出了为每个类加权的交叉熵损失（WCE），以抵消数据集中存在的类不平衡。...Ronnenberger等人在交叉熵函数中添加了一个距离学习距离，加强模型对类间距离的学习，以在彼此之间非常接近的情况下实现更好的分割，公式如下： ? 其中 ?...2.6 保守损失（Conservative Loss，CL） 这个损失函数的作用和它的名字一样保守：通过惩罚极端情况并鼓励中等情况来在域适应任务中实现良好的泛化能力。CL可以表示为： ?...使用交叉熵作为基础的损失函数和重叠度作为加权正则函数的损失（combo loss）函数在训练过程中显示出更高的稳定性。
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别....在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。...5 二进制交叉熵损失 BCELoss 二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机. 注意目标的值 t[i] 的范围为0到1之间....mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失: 10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。
---- 新智元报道 来源：Google AI Blog 编辑：LRS 【新智元导读】监督学习中一个重要的模块就是损失函数了，而最常见的损失函数就是交叉熵了。...Google在NIPS2020上提出了一个损失函数SupCon，只需换掉交叉熵，准确率立刻提升2%，快来了解一下吧！...给定一个输入批数据，我们首先应用数据扩展两次，以获得该批数据中每个样本的两个副本或“视图”(尽管可以创建和使用任意数量的扩展视图)。 两个副本通过编码器网络进行前向传播，最终嵌入到 l2标准化。...我们还分析论证了损失函数的梯度鼓励我们从硬正面和硬负面中学习。来自硬正/负的梯度贡献很大，而那些容易正/负的梯度贡献很小。...与交叉熵模型相比，SupCon模型在不同损坏情况下的最小均方误差(mCE)值较低，显示出更强的鲁棒性。 同时，通过实验证明，在一定的超参数范围内，支持熵损失的敏感性小于交叉熵损失。
而损失函数就是衡量 和 之间差距的指标，通过损失函数指明模型优化的方向。 本文重点介绍深度学习常用的交叉熵损失函数。 在了解交叉熵之前还需要先了解一些信息轮里的基本概念。...定义P和Q的交叉熵为 由于 分布的熵是不变的，在评估 和 的差距时，使用KL散度是越小越好，所以进一步优化，也就是期望P和Q的交叉熵越小越好。...所以在机器学习中，如果我们有了 （标签）和 （预测），一般可以使用两者的交叉熵来作为loss函数。...最大似然函数我们期望其越大越好，但是这里负对数似然函数我们有取反操作，其形式和交叉熵一致，所以负对数似然函数和交叉熵一样，可以作为损失函数，期望其越小越好。...交叉熵损失函数 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是分类问题中最常用的损失函数。 对于二分类我们通常使用sigmoid函数将模型输出转换为概率（0，1）区间内。
均方差损失函数 均方误差损失（Mean Square Error，MSE）又称为二次损失、L2 损失，常用于回归预测任务中。均方误差函数通过计算预测值和实际值之间距离（即误差）的平方来衡量模型优劣。...在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布 p,qp,qp,q 的差异，其中 ppp 表示真实分布，qqq 表示预测分布，那么 H(p,q)H(p,q)H(p,q) 就称为交叉熵： 图片 交叉熵可在神经网络中作为损失函数...在信息论中，可以通过如下方式表示： 图片 其中xjx_jxj表示一个事件，p(xj)p(x_j)p(xj)表示xjx_jxj发生的概率。...{KL}(p \Vert q)DKL(p∥q)，由于H(y)H(y)H(y)不变，因此在优化过程中只需要考虑交叉熵即可。...PyTorch 实现 在 PyTorch 中，常用的损失函数我们可以直接调用： nn.MSELoss() nn.CrossEntropyLoss() 但有时我们会需要自定义损失函数，这时我们可以将其当作神经网络的一层来对待
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