使用PyTorch的交叉熵损失函数是否需要One-Hot编码？ - 腾讯云开发者社区

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pytorch交叉熵损失函数计算_pytorch loss不下降

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MSE: Mean Squared Error（均方误差）含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即： M S E = 1 N ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2...主要差别是参数的设置，在torch.nn.MSELoss中有一个reduction参数。...除此之外，torch.nn.MSELoss还有一个妙用，求矩阵的F范数（F范数详解）当然对于所求出来的结果还需要开方。...参考文献 [1]pytorch的nn.MSELoss损失函数 [2]状态估计的基本概念（3）最小均方估计和最小均方误差估计版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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为什么使用交叉熵作为损失函数？

也就是说，虽然最小化的是交叉熵，但其实我们的目的是最大似然，因为最大似然有以下性质：最大似然有两个非常好的统计性质：样本数量趋于无穷大时，模型收敛的概率会随着样本数m的增大而增大。...一个一致性估计器能够在固定数目的样本m下取得更低的泛化误差(generalization error)，或者等价的，需要更少的样本就可以得到固定水平的泛化误差。这被称作统计高效性。...另外，在梯度计算层面上，交叉熵对参数的偏导不含对sigmoid函数的求导，而均方误差(MSE)等其他则含有sigmoid函数的偏导项。...大家知道sigmoid的值很小或者很大时梯度几乎为零，这会使得梯度下降算法无法取得有效进展，交叉熵则避免了这一问题。...综上所述，最小化交叉熵能得到拥有一致性和统计高效性的最大似然，而且在计算上也比其他损失函数要适合优化算法，因此我们通常选择交叉熵作为损失函数。

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交叉熵损失函数的概念和理解

例如,可计算单次"HELLO"的熵: 因此,采用最优编码方案时,"Hello"中的每个符号需要2位计算单词"Hello"中的每个符号需要2位....在对符号进行编码时,如果假设了其他的概率而非真实概率 ,则对每个符号所需的编码的长度就会更大.这正是交叉熵所发挥作用的时候....例如,ASCII会对每个符号赋予相同的概率值 .下面计算采用ASCII编码时单词"HELLO"的交叉熵: 从而采用ASCII编码时,每个字符需要8个位,这与预期完全吻合....作为一个损失函数假设p为所期望的输出和概率分布("编码"),其中实际值有100%,而其他任何值为0,将q作为由模型计算得到的输出,请牢记,sigmoid函数的输出是一个概率值....有这样一个定理:当p=q时,交叉熵去的最小值.因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻合情况.交叉熵越接近与熵,q便是针对p更好的逼近,实际上,模型的输出与期望输出越接近,交叉熵也会越小,这正是损失函数所需要的

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两种交叉熵损失函数的异同

在学习机器学习的时候，我们会看到两个长的不一样的交叉熵损失函数。假设我们现在有一个样本 {x,t}，这两种损失函数分别是。 [图片] ， t_j说明样本的ground-truth是第j类。...[图片] 这两个都是交叉熵损失函数，但是看起来长的却有天壤之别。为什么同是交叉熵损失函数，长的却不一样呢？因为这两个交叉熵损失函数对应不同的最后一层的输出。...就是最后一层的输出 y 。p(x)是什么呢？就是我们的one-hot标签。我们带入交叉熵的定义中算一下，就会得到第一个式子： [图片] j : 样本x属于第j类。...现在应该将最后一层的每个神经元看作一个分布，对应的 target 属于二项分布(target的值代表是这个类的概率)，那么第 i 个神经元交叉熵为： [图片] ，所以最后一层总的交叉熵损失函数是 [图片...] 解释完了，最后总结一下：这两个长的不一样的交叉熵损失函数实际上是对应的不同的输出层。

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你是否有过疑问：为啥损失函数很多用的都是交叉熵（cross entropy）？

引言我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy）。...这几天看论文的时候产生了疑问：为啥损失函数很多用的都是交叉熵（cross entropy）？其背后深层的含义是什么？如果换做均方误差（MSE）会怎么样？下面我们一步步来揭开交叉熵的神秘面纱。 2....机器学习中，我们常常使用KL散度来评估predict和label之间的差别，但是由于KL散度的前半部分是一个常量，所以我们常常将后半部分的交叉熵作为损失函数，其实二者是一样的。 3....交叉熵作为loss函数的直觉在回归问题中，我们常常使用均方误差（MSE）作为损失函数，其公式如下： ?...而不像分类问题，需要一系列的激活函数（sigmoid、softmax）来将预测值映射到0-1之间，这时候再使用MSE的时候就要好好掂量一下了，为啥这么说，请继续看： ?

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熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍

交叉熵（也称为对数损失）是分类问题中最常用的损失函数之一。但是，由于当今庞大的库和框架的存在以及它们的易用性，我们中的大多数人常常在不了解熵的核心概念的情况下着手解决问题。...所以，在这篇文章中，让我们看看熵背后的基本概念，把它与交叉熵和KL散度联系起来。我们还将查看一个使用损失函数作为交叉熵的分类问题的示例。什么是熵？...熵将接近于零。另一方面，如果天气变化很大，熵就会大得多。交叉熵现在，我们来谈谈交叉熵。它只是平均消息长度。考虑到8种可能的天气条件的相同示例，所有这些条件都同样可能，每个条件都可以使用3位编码。...在上面的例子中，我拍摄了一只浣熊的图像，所以在真实分布中，它的概率是100%，其他的概率是0。我们可以用这两种分布之间的交叉熵作为代价函数，称之为交叉熵损失。...由于得到的损失较多（由于预测的分布太低），我们需要为每一类训练更多的例子来减少损失量。结论我们以气象站更新次日天气为例，了解香农信息论的概念。然后我们把它与熵和交叉熵联系起来。

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交叉熵损失函数及其与熵和KL散度的关系

-y_i)log(1-log(p_i))] 多分类 L=\frac{1}{N}\sum_iL_i=\frac{1}{N}\sum_i -\sum_{c=1}^m y_{ic} log(p_{ic}) 交叉熵损失函数及其与熵和...KL散度的关系最小化交叉熵等价于最小化KL散度等价于最大化对数似然估计。

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简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？

L=-[ylog\ \hat y+(1-y)log\ (1-\hat y)] 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。...但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？也许很多朋友还不是很清楚！没关系，接下来我将尽可能以最通俗的语言回答上面这几个问题。 1....交叉熵损失函数的直观理解可能会有读者说，我已经知道了交叉熵损失函数的推导过程。但是能不能从更直观的角度去理解这个表达式呢？而不是仅仅记住这个公式。好问题！...同样，预测输出越接近真实样本标签 0，损失函数 L 越小；预测函数越接近 1，L 越大。函数的变化趋势也完全符合实际需要的情况。从上面两种图，可以帮助我们对交叉熵损失函数有更直观的理解。...这是由 log 函数本身的特性所决定的。这样的好处是模型会倾向于让预测输出更接近真实样本标签 y。 3. 交叉熵损失函数的其它形式什么？交叉熵损失函数还有其它形式？没错！

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交叉熵损失函数计算，联邦学习FL的关键概念

这里就回想起了之前看得决策树算法ID3，其实就是做了一次分类之后，再看确定分类还需要多少信息量——条件熵交叉熵(Cross Entropy) 其实交叉熵应该放在相对熵前面讲。...相对熵用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小，也就是需要的信息量。...最低的交叉熵就是原分布的信息熵，此时p(x) = q(x) 那么这个交叉熵到底好不好呢，得跟原来的真实分布做比较，于是有了下面的相对熵。具体例子也在下面一起说。...交叉熵损失函数计算有三种可预测类别：猫、狗、猪。...现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值：模型1：对所有样本的loss求平均：模型2：对所有样本的loss求平均： FL的关键概念数据隐私:适用于敏感或隐私数据应用。

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【python实现卷积神经网络】损失函数的定义（均方误差损失、交叉熵损失）

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...，p是预测值对应的标签。...import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 这里使用到了

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神经机器翻译的混合交叉熵损失函数 | ICML 2021

作者 | 李浩然、陆巍编辑 | 青暮本文提出了一个新的损失函数，混合交叉熵损失（Mixed CE），用于替代在机器翻译的两种训练方式（Teacher Forcing和 Scheduled Sampling...）里常用的交叉熵损失函数（CE）。...Teacher Forcing[1]训练方式指的是当我们在训练一个自回归模型时（比如RNN，LSTM，或者Transformer的decoder部分），我们需要将真实的目标序列（比如我们想要翻译的句子）...通常在Teacher Forcing（TF）这种训练方式下，模型使用的损失函数是CE： image.png 虽然TF训练方式简单，但它会导致exposure bias的问题，即在训练阶段模型使用的输入来自于真实数据分布...4 结论在本文中我们提出了Mixed CE，用于替换在teacher forcing和scheduled sampling中使用CE损失函数。

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深度学习损失函数的设计哲学：从交叉熵到Huber损失的深入探索

例如使用Huber损失训练的模型会比MSE训练的模型对异常值更鲁棒。设计哲学与基本原则损失函数的设计遵循几个核心原则：可微性原则：为了能够使用基于梯度的优化方法，损失函数需要在大多数点上可微。...给定真实分布P和预测分布Q，交叉熵的数学定义为：这个看似简单的公式蕴含着深刻的信息哲学：当使用非真实分布Q来描述事件时，H(P,Q)表示编码这些事件所需的平均比特数。...信息熵表示描述真实分布P所需的最小编码长度，而交叉熵则代表使用非最优编码方案Q时的编码成本。...现代深度学习框架通常通过添加ε=1e-8的小常数或使用log_softmax技巧来规避 2. 分布假设冲突：交叉熵暗含了各类别互斥的假设，在多标签分类场景中需要改用sigmoid配合二元交叉熵 3....在PyTorch等框架中，采用动态调整策略：初期使用较大δ保证收敛，后期逐步缩小以提高精度。学习率与损失函数的配合也至关重要。

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机器学习 | 为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差？

损失函数一般有四种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss0-1损失函数，绝对值损失函数。将极大似然函数取对数以后等同于对数损失函数。...在逻辑回归这个模型下，对数损失函数的训练求解参数的速度是比较快的。至于原因大家可以求出这个式子的梯度更新这个式子的更新速度只和，yi相关。和sigmod函数本身的梯度是无关的。...这样更新的速度是可以自始至终都比较的稳定。为什么不选平方损失函数的呢？因为如果你使用平方损失函数，你会发现梯度更新的速度和sigmod函数本身的梯度是很相关的。...如果当前模型的输出接近0或者1时，σ ′ ( z ) 就会非常小，接近0，使得求得的梯度很小，损失函数收敛的很慢。如果使用均方差作为损失函数

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理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用

，交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度！...交叉熵的原理交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。...除此之外，交叉熵还有另一种表达形式，还是使用上面的假设条件：其结果为：以上的所有说明针对的都是单个样例的情况，而在实际的使用训练过程中，数据往往是组合成为一个batch来使用，所以对用的神经网络的输出应该是一个...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...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

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机器学习笔记之为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵

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）： ?...此时转变为以负对数似然函数为目标函数的最优化问题，采用梯度下降法进行优化。 0x02 KL散度 KL散度这个概念知道的人可能相对极大似然估计更少一点，具体可以看机器学习笔记---信息熵。...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。

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Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

5、nn.BCELoss二分类交叉熵的含义其实在交叉熵上面提过，就是把{y, 1-y}当做两项分布，计算出来的loss就比交叉熵大（也就是包含的信息更多了，因为包含了正类和负类的loss了）。?...注意这里的 xlabel 和上个交叉熵损失里的不一样，这里是经过 log 运算后的数值。这个损失函数一般也是用在图像识别模型上。...NLLLoss 的输入是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot编码形式的). 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax....其实，两个损失函数都是，先预测结果sigmoid，再求交叉熵。...2、其他不常用loss函数作用AdaptiveLogSoftmaxWithLoss用于不平衡类以上这篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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讲解PyTorch 多分类损失函数

讲解PyTorch多分类损失函数在机器学习中，多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练，我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。...在PyTorch中，通过使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来实现交叉熵损失函数。...接下来的梯度计算、梯度清零、反向传播和权重更新与交叉熵损失函数的示例代码相似。3. 其他多分类损失函数除了交叉熵损失函数和负对数似然损失函数，PyTorch还提供了其他许多多分类损失函数的实现。...我们可以使用预训练的ResNet模型作为我们的基础模型，并使用交叉熵损失函数来训练模型。...交叉熵损失函数通过将预测的概率分布与真实标签的one-hot编码进行比较，计算模型预测错误的程度。

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Java开发者的神经网络进阶指南：深入探讨交叉熵损失函数

前言今天来讲一下损失函数——交叉熵函数，什么是损失函数呢？...} 交叉熵是一种常用的损失函数，特别适用于神经网络训练中。...然而，我们的损失函数需要考虑真实概率分布与预测概率分布之间的差异。...这样一来，我们就能够准确地衡量真实值与预测值之间的差异分布了。但是没有任何一个损失函数是能为0 的。当谈到相对熵已经足够时，为何需要进一步讨论交叉熵呢？让我们继续深入探讨这个问题。...为了避免这种情况，我们选择使用一个足够小的最小值作为阈值，以确保计算的稳定性和正确性。总结在本文中，我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数，特别适用于神经网络训练中。

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Softmax和交叉熵的深度解析和Python实现

具体的过程，我们看一下下面的步骤：如果，如果所以 Softmax 函数的导数如下面所示： ▌交叉熵损失函数下面我们来看一下对模型优化真正起到作用的损失函数——交叉熵损失函数。...也就是说，在输出为概率分布的情况下，就可以使用交叉熵函数作为理想与现实的度量。这也就是为什么它可以作为有 Softmax 函数激活的神经网络的损失函数。...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。...比如 Pytorch 的说明文档，就明确地告诉读者 CrossEntropyLoss 这个损失函数是 Log-Softmax 函数和负对数似然函数（NLLoss）的组合，也就是说当你使用它的时候，没有必要再在全连接层后面加入

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为什么交叉熵和KL散度在作为损失函数时是近似相等的

尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。...当我们有多个概率分布并且我们想比较它们之间的关系时，熵和 KL 散度的概念就会发挥作用。在这里我们将要验证为什么最小化交叉熵而不是使用 KL 散度会得到相同的输出。...系统各种状态的概率分布 p 的熵可以计算如下：交叉熵交叉熵是指存在于两个概率分布之间的信息量。...对于 GAN，p 是真实图像的概率分布，而 q 是生成的假图像的概率分布。验证现在让我们验证 KL 散度确实与使用交叉熵分布 p 和 q 相同。...因此我们可以得出结论，最小化交叉熵代替 KL 散度会出现相同的输出，因此可以近似相等。总结在本文中，我们了解了熵、交叉熵和 kl-散度的概念。

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pytorch交叉熵损失函数计算_pytorch loss不下降

为什么使用交叉熵作为损失函数？

交叉熵损失函数的概念和理解

两种交叉熵损失函数的异同

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