多分类交错熵丧失函数公式_多分类交错熵丧失函数公式是什么

Y = 1，0， X = 03， 07， 02，08打定交错熵，我们看到Loss = 121*log07 + 1*log02同样，在多分类中，如X = 01，02，07， 02，05，03， Y = 2，1Loss = 12log07 + log05这里的M代表类别，i是样本。

在此公式中，X表示样本便是特定类别的概率向量，Y为样本的标签，此例中Y为1，0，打定交错熵损失对于多分类标题，交错熵公式为\Loss = 12log07+log05\在交错熵定义中，M代表类别总数，i表示第i个样本，yic表示第i个样本类别c的标签，pic为第i个样本类别c的概率交错熵与相对。

11 Sigmoid和Softmax的公式Sigmoid 公式 Softmax 公式2 分类标题典范多分类互斥如筛子的点数二分类是多分类特例，如硬币正反非互斥多分类如图像中同时包含猫狗和猴子3 交错熵与信息论交错熵源于信息论，权衡推测分布与真实分布的不同，常用于机器进修中的损失函数它是负对数。

多分类使命中，每每在全连接层输出数据为batch_size*n_classes此结构适配，该函数内整合了softmaxlog和NLLloss，故全连接层输出成果可直接接入此函数，实现交错熵损失打定函数中reduction参数有三种选择#39#39表示返回每个样本的交错熵损失，#39sum#39表示返回每个样本损失的。

公式中，\p\代表真实分布，而\q\代表推测分布通过比较这两个分布的不同，交错熵损失函数权衡了推测分布与真实分布之间的差别等性交错熵损失函数的推导创建在信息论的熵概念之上，熵表示随机变量的不确定性在机器进修中，熵可以用来怀抱分类标题中类别的不确定性因此，交错熵可以被大白为推测。

最后，手动实现交错熵损失函数时，须要对推测数据进行softmax处置惩罚处罚，然后凭据打定公式求得每个样本的损失，再求匀称值例如，对于推测值1，05，2和1，05，3，别离进行softmax并打定交错熵，获得的总损失为09185大白这些概念对于优化模型机能至关重要，是深入进修深度进修和优化算法的基石。

若图片真实类别为4，我们记p=0，0，0，0，1，0，0，0，0，0通过交错熵损失函数打定，获得loss=24361数值越小，分析模型推测越正确神经收集的操练过程，即对每个数据进行推测打定损失更新权重，不绝减小损失，直至在操练多次后，损堕落够小，分类精度富足高，表白模型在数据集上表示精巧从。

LogSoftmaxLogSoftmax在Softmax根本上增加了log利用，输出小于0的数与交错熵损失函数团结，实用于二分类和多分类，打定公式如下CrossEntropyLossnnCrossEntropyLoss是多分类交错熵损失，打定公式公式，用于处置惩罚处罚模型的logits输出和标签Sigmoid和BCELossSigmoid用于二分类或多标签，其输出可用于多标签分类。

当KL散度接近零，分析模型接近，而交错熵作为损失函数，其值越小，模型间的相似度越高在神经收集中，交错熵普遍用于分类标题，如单分类例如鉴定是否为猫和多分类例如图像中包含的动物种类在单分类标题中，每张图片的损失是单个交错熵，而在多分类标题中，损失则是所有类别交错熵之和进修。

#8194#8194#8194#8194 交错熵 它紧张描画的是现实输出概率与渴望输出概率的隔断，也就是交错熵的值越小，两个概率分布就越接近假设概率分布p为渴望输出，概率分布q为现实输出， 为交错熵，则 #8194#8194#8194#8194那么该公式奈何表示，举个例子，假设N=3。

在分类标题中，交错熵损失是常见选择，它通过对比模型输出的概率分布和真实标签，优化模型以前进推测正确性公式为公式，其中公式是类别数在回归标题中，均方误差MSELoss则用来权衡推测值与现实值的差距PyTorch库提供了多种损失函数，如MSELoss打定输入与目的的均方误差，BCELoss实用于二元。

平滑函数交错熵损失函数，也称为对数损失或许logistic损失当模型产生了推测值之后，将对类别的推测概率与真实值由0或1组成进行不比较，打定所产生的损失，然后基于此损失配置对数形式的惩罚项在神经收集中，所操纵的Softmax函数是持续可导函数，这使得可以打定出损失函数相对于神经收集中每个权重的。

从上面两种图，可以资助我们对交错熵损失函数有更直观的大白无论真实样本标签 y 是 0 照旧 1，L 都表征了推测输出与 y 的差距 此外，重点提一点的是，从图形中我们可以发现推测输出与 y 差得越多，L 的值越大，也就是说对当前模型的 “ 惩罚 ” 越大，并且黑白线性增大，是一种类似指数增加的级别这是。

公式1 focal loss的公式推导过程大白可以参考寻找打点样本不平衡方法之Focal Loss与GHM 知乎 zhihucom2 交错熵损失函数的推导过程可以参考交错熵损失函数 知乎 zhihucom3 CE与BCE的区别CE Loss 与 BCE Loss 区别 知乎 zhihucomBCE二分类 公式公式CE多分类，当。

其定义基于熵彼此熵KL散度与交错熵三个概念交错熵被视为彼此熵的特例，其中p表示真实概率分布，q为推测概率分布以二分类标题为例，交错熵损失函数由两部门组成，别离对应0类和1类的概率分布因为p0=1p1，从而获得二分类交错熵损失函数的表达式交错熵损失函数的理论根本源于信息论。