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Softmax和交叉熵的深度解析和Python实现

当中，老师一定会告诉你在全连接层后面应该加上 Softmax 函数，如果正常情况下（不正常情况指的是类别超级多的时候）用交叉熵函数作为损失函数，你就一定可以得到一个让你基本满意的结果。...交叉熵函数体现了模型输出的概率分布和真实样本的概率分布的相似程度。它的定义式就是这样： 在分类问题中，交叉熵函数已经大范围的代替了均方误差函数。...我们来看一下，在 Python 中是如何实现交叉熵函数的： ▌交叉熵损失函数的求导过程 就像我们之前所说的，Softmax 函数和交叉熵损失函数是一对好兄弟，我们用上之前推导 Softmax 函数导数的结论...，配合求导交叉熵函数的导数： 加上 Softmax 函数的导数: y 代表标签的 One-hot 编码，因此 ，并且 。...还有许多文章中会提到 SoftmaxLoss，其实它就是 Softmax 函数和交叉熵函数的组合，跟我们说的 CrossEntropyLoss 函数是一个意思，这点需要读者自行分辨即可。

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    机器学习 - 基于 Scikit-learn 多类别和多标签分类算法

    Scikit-learn - Multiclass 和 Multilabel 算法 针对多分类和多标签问题，虽然深度学习具有较好的表现，但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试. sklearn.multiclass...Multiclass 分类问题，假设每个样本仅对应一个标签 label，如一张 fruit 图片可能是 apple 或 pear，而不能同时是 apple 和 pear....Mulitlabel 分类： 多标签分类问题，每个样本对应着一组标签 labels....Multilabel 分类 多标签分类中，二值分类的联合集可以表示为 label binary indicatior 数组形式：每个样本是一个 {0,1}二值向量形式....对于 N 类的多标签分类问题，N 个二值分类器分别指定一个0 到 N-1 间的整数，表示了在链式分类器中的模型次序order. 依次在训练数据集上训练模型.

    6.7K30

    基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计(1)

    图像语义分割问题可视为一个像素级分类问题，因此最常用的分类损失函数——交叉熵损失函数，可以用于图像语义分割，发展出基于交叉熵的损失函数系列；图像分割结果是一个mask（或概率图），计算预测mask（或概率图...分别表示标签为阳性和阴性。在分割问题中，groundtruth是已知的，即 ? 。 模型的概率预测结果可以由sigmoid函数（或softmax）计算得到，令： ? ?...分别表示预测为阳性和阴性。 那么二分类交叉熵损失函数可以定义为： ? 推广即可得到多分类分割的交叉熵损失函数公式： ? 这里要说明一下，在从二分类推广到多分类分割问题时，需要用到one-hot编码。...小结：交叉熵损失函数行使监督、易于理解，但忽略了不同类样本（像素）在样本空间的数量比例。ont-hot编码广泛应用于图像多类别分割问题中，使得所有二分类损失函数可以间接用于多分类任务。...损失进行二值分割，并提出了Jaccard损失的替代品，称为Lovasz-Softmax损失， 适用于多类别分割任务。

    2.9K20

    机器学习----交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数

    但是对于分类问题，损失函数可能是坑坑洼洼的，很难找到最优解。故均方差损失函数适用于回归问题。 3.交叉熵损失函数 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性。...二.分类问题中的交叉熵 1.二分类问题中的交叉熵 把二分类的交叉熵公式 4 分解开两种情况： 当 y=1 时，即标签值是 1 ，是个正例，加号后面的项为: 当 y=0 时，即标签值是 0 ，是个反例...假设我们训练了两个分类模型，其预测结果如下: 模型1: 预测值标签值是否正确0.3 0.3 0.40 0 1（猪）正确0.3 0.4 0.40 1 0（狗）正确0.1 0.2 0.71 0 0（猫）...模型2: 预测值标签值是否正确0.1 0.2 0.70 0 1（猪）正确0.1 0.7 0.20 1 0（狗）正确0.3 0.4 0.41 0 0（猫）错误 可以看出，模型 2 对于样本 1 和样本...以下是使用NumPy计算二分类和多分类交叉熵损失函数的示例代码： import numpy as np # 二分类交叉熵损失函数 def binary_cross_entropy_loss(y_true

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    【深度学习基础】线性神经网络04：softmax回归

    但是一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关。幸运的是，统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hot encoding）。独热编码是一个向量，它的分量和类别一样多。...（三）交叉熵损失   现在让我们考虑整个结果分布的情况，即观察到的不仅仅是一个结果。对于标签 \mathbf{y} ，我们可以使用与以前相同的表示形式。...我们使用式(8)来定义损失 l ，它是所有标签分布的预期损失值。此损失称为交叉熵损失（cross-entropy loss），它是分类问题最常用的损失之一。...在这种情况下，从 P 到 Q 的交叉熵是 H(P, P)= H(P) 。   简而言之，我们可以从两方面来考虑交叉熵分类目标：（1）最大化观测数据的似然；（2）最小化传达标签所需的惊异。...小结 softmax运算获取一个向量并将其映射为概率。 softmax回归适用于分类问题，它使用了softmax运算中输出类别的概率分布。

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    caffe详解之损失函数

    从零开始，一步一步学习caffe的使用，期间贯穿深度学习和调参的相关知识！...Caffe中的损失函数解析 导言 在有监督的机器学习中，需要有标签数据，与此同时，也需要有对应的损失函数（Loss Function）。...Sigmoid 交叉熵损失函数（Sigmoid Cross Entropy Loss） ? Softmax+损失函数(Softmax With Loss) ?...总结 欧式距离损失函数：一般适用于回归问题，特别是回归的值是实数的时候。 对比损失函数：用来训练siamese网络时候。 Hinge loss：在一对多的分类中应用，类似于SVM。...多项式逻辑损失函数：一般在一对多的分类任务中应用，直接把预测的概率分布作为输入。 sigmoid交叉熵损失函数：预测目标概率分布。 softmax+损失函数：在一对多分类中的应用。

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    【动手学深度学习笔记】之softmax回归

    一张图像的标签为1、2和3的数值中的一个，对于这种问题，我们一般使用更加适合离散输出的模型来解决分类问题。 1.2softmax回归模型 softmax回归模型一样将输入特征与权重做线性叠加。...对于给定的小批量样本，存在 1.4交叉熵损失函数 使用softmax运算后可以更方便地于离散标签计算误差。...由于在y^(i)中只有一个标签，因此在y^{i}中，除了y^(i) _j 外，其余元素都为0，于是得到上式的简化方程 也就是说交叉熵函数只与预测到的概率数有关，只要预测得到的值够大，就可以确保分类结果的正确性...对于整体样本而言，交叉熵损失函数定义为 其中\theta代表模型参数，如果每个样本都只有一个标签，则上式可以简化为 最小化交叉熵损失函数等价于最大化训练数据集所有标签类别的联合预测概率 。...softmax回归适用于分类问题。它使用softmax运算输出类别的概率分布。 softmax回归是一个单层神经网络，输出个数等于分类问题中的类别个数。 交叉熵适合衡量两个概率分布的差异。

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    【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归

    但是一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关。幸运的是，统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hot encoding）。独热编码是一个向量，它的分量和类别一样多。...（三）交叉熵损失   现在让我们考虑整个结果分布的情况，即观察到的不仅仅是一个结果。对于标签 \mathbf{y} ，我们可以使用与以前相同的表示形式。...我们使用式(8)来定义损失 l ，它是所有标签分布的预期损失值。此损失称为交叉熵损失（cross-entropy loss），它是分类问题最常用的损失之一。...在这种情况下，从 P 到 Q 的交叉熵是 H(P, P)= H(P) 。   简而言之，我们可以从两方面来考虑交叉熵分类目标：（1）最大化观测数据的似然；（2）最小化传达标签所需的惊异。...小结 softmax运算获取一个向量并将其映射为概率。 softmax回归适用于分类问题，它使用了softmax运算中输出类别的概率分布。

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    深度学习中损失函数和激活函数的选择

    最后，如果你的数据中的每个项目可能属于多个类别，也就是说，每个项目可以有多个标签，那么你需要用到“分类：从多类别中预测多个标签”这部分的知识。 回归：预测数值 例如：预测产品的价格。...我们使用二元交叉熵来将其与真实分布 {y，1-y} 进行比较。 分类：从多个类别中预测单个标签 神经网络的最终层将为每个类别有一个神经元，并返回一个介于0和1之间的值，这个值可以被推断为概率。...最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。 损失函数 交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。...我们使用交叉熵来将其与真实分布 {y1，y2，y3}进行比较。 分类：从多个类别中预测多个标签 例如：预测图像中动物的存在。...我们使用二元交叉熵来将这些与每个类别的真实分布 {y，1-y}进行比较，并汇总它们的结果。 总结 以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。

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    使用BERT和TensorFlow构建多标签文本分类器

    作者 | Javaid Nabi 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集...预测电影评论的示例，二进制分类问题作为存储库中的示例代码提供。在本文中将重点介绍BERT在多标签文本分类问题中的应用。因此将基本上修改示例代码并应用必要的更改以使其适用于多标签方案。...在多标签分类中softmax()，sigmoid()用来获取概率。...在简单的二进制分类中，两者之间没有太大的区别，但是在多国分类的情况下，sigmoid允许处理非独占标签（也称为多标签），而softmax处理独占类。...这适用于多标签分类问题[4]。 其余代码主要来自BERT参考[5]。完整的代码可以在github上找到。

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    讲解PyTorch 多分类损失函数

    交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）交叉熵损失函数是最常用的多分类损失函数之一，适用于将模型输出映射为概率分布的情况。...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。...另外，torch.nn.BCEWithLogitsLoss类结合了Sigmoid函数和二分类交叉熵损失的计算，适用于针对二分类问题的模型训练。...在实际应用中，交叉熵损失函数常与Softmax函数结合使用。Softmax函数可以将模型的原始输出转化为概率分布，使得各个类别的预测概率之和为1。...通过将模型的输出经过Softmax函数得到概率分布，再与真实标签计算交叉熵损失，可以同时优化模型的预测结果和概率分布。

    2.9K00

    MNIST 机器学习入门（TensorFlow）

    获取值之后，softmax对这些值进行归一化处理，使得在每个分类上形成有效的概率分布（保证每个分类的值在0到1之间，确保所有分类的和值为1）。...通常情况下，“交叉熵”（cross-entropy）是非常适用于评估模型的损益值大小。交叉熵的概念来自于信息论的中关于信息压缩与编码的讨论，但是在博弈论、机器学习等其他许多领域也是重要的思想。...q表示预测的概率分布，p表示真实分布（图片标签的分布）。简单的说，交叉熵就是描述当前模型距离真实的数据值还有多少差距。...*信息论中的熵与交叉熵 TensorFlow官网在对应的教程中并没有解释什么是交叉熵，这里根据我对信息论相关的数学知识理解说明什么是交叉熵。...然后使用 tf.equal 方法检查预测是否和真实情况一样。

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    ​常用损失函数Loss和Python代码

    2、交叉熵损失 2.1 Softmax Loss 交叉熵损失一般配合softmax使用的，通过softmax操作得到每个类别的概率值，所有概率值和为1，然后计算loss，softmax函数为： ?...交叉熵损失函数为： ? 其中，M表示类别数， y_c 是一个one-hot向量，元素只有0和1两种取值，至于 p_c 表示预测样本属于的概率。 当类别数等于2的时候，这个损失就是二元交叉熵。...，这里输入要经过sigmoid处理 out = F.sigmoid(input) loss = nn.BCELoss(out, target) #多分类交叉熵, 用这个 loss 前面不需要加 Softmax...2.2 带权交叉熵损失 Weighted Softmax Loss 在任务中当某一类数量占比很少，但这一类又很重要时，带权重的交叉熵损失就发挥用处了，函数如下： ?...对于二分类问题，Target分割图是只有 , 两个值，因此 可以有效忽视背景像素，只关注要检测的目标部分，预测结果Prediction和真实标签Target越相似，Dice 系数越高，Dice Loss

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