理解 loss function : binary cross entropy

一)公式

where y is the label (1 for green points and 0 for red points) and p(y) is the predicted probability of the point being green for all N points.

二)直觉的解释：

看这个

三)代码里应用

在pytorch中用nn.BCELoss来实现

在pytorch中用BCEWithLogitsLoss来实现

理解 loss function : binary cross entropy相关推荐

快速理解binary cross entropy 二元交叉熵
Binary cross entropy 二元交叉熵是二分类问题中常用的一个Loss损失函数,在常见的机器学习模块中都有实现.本文就二元交叉熵这个损失函数的原理,简单地进行解释. 首先是二元交叉熵的公 ...
Binary Cross Entropy真的适合多标签分类吗？
个人曾在负责一个多标签文本分类项目时对于多标签分类(multi-label classification)的loss选择.forward尾层处理感到迷惑,当时查找了一下资料确定了一种方案: 1.以类别 ...
Binary Cross Entropy
参考Understanding binary cross-entropy / log loss 一.Introduction 训练一个二元分类器( binary classifier)的时候,往往会用 ...
Dice Loss，balanced cross entropy，Focal Loss
Dice Loss Dice系数是一种集合相似度度量函数,取值范围在[0,1]:s=2∣X∩Y∣∣X∣+∣Y∣s=\frac{2|X\cap Y|}{|X|+|Y|}s=∣X∣+∣Y∣2∣X∩Y∣其 ...
smooth l1(huber)+binary cross entropy详解（tensorflow+pytorch）
前言上篇讲到yolo v2 loss中使用了两个loss分别时wh使用的smoothl1 loss以及其他的BCEloss,这里做个扩展介绍,并对比pytorch以及tensorflow的api接口 ...
TensorFlow 实战（一）—— 交叉熵（cross entropy）的定义
对多分类问题(multi-class),通常使用 cross-entropy 作为 loss function.cross entropy 最早是信息论(information theory)中的概念 ...
AAAI 2019 Oral | 把Cross Entropy梯度分布拉‘平’，就能轻松超越Focal Loss
单阶段物体检测(One-stage Object Detection)方法在模型训练过程中始终面临着样本分布严重不均衡的问题,来自香港中文大学的研究者们在论文 Gradient Harmonized ...
一文弄懂各种loss function
有模型就要定义损失函数(又叫目标函数),没有损失函数,模型就失去了优化的方向.大家往往接触的损失函数比较少,比如回归就是MSE,MAE,分类就是log loss,交叉熵.在各个模型中,目标函数往往都是 ...
机器学习之常见的损失函数(loss function)
解决一个机器学习问题主要有两部分:数据和算法.而算法又有三个部分组成:假设函数.损失函数.算法优化.我们一般在看算法书或者视频教学时,更多的是去推算或者说参数估计出其假设函数,而往往不太注重损失函数, ...
机器学习中的损失函数（Loss Function）介绍、说明
损失函数损失函数介绍常见的损失函数 1.对数损失函数(Logloss) 2. hinge loss 合页损失函数 3. exp-loss 指数损失函数 4. cross-entropy loss ...

理解 loss function : binary cross entropy

理解 loss function : binary cross entropy相关推荐

最新文章

热门文章