使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.2.Lossfunction-CrossEntropy

分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）和Softmax交叉熵交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。

sim_model.compile(optimizer=optimizer,loss={"triplet":lambday_true,y_pred:y_pred,"output":"sparse_categorical_crossentropy

1.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（hingeloss）、交叉熵（crossentropy）。

to_categoricalto_categorical(y,num_classes=None)将类别向量(从0到nb_classes的整数向量)映射为二值类别矩阵,用于应用到以categorical_crossentropy

model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])history=model.fit

主要内容：0-1,Hinge,Logistic,CrossEntropy,Square,Absolute,Huber简述：损失函数刻画了模型与训练样本的匹配程度。

直接计算CrossEntropyimporttorchimporttorch.nn.functionalasF先按照流程手动计算CrossEntropyclass_dim=3z=torch.Tensor([[3,1,-3]])ztensor([[3.,1.,-3.]])softmax过程，图片来自这里y=torch.nn.Softmax(dim=1)(z)ytensor([[0.8789,0.11

下图中，我们希望Crossentropy越小越好在计算机视角下的图片：3channels对应RGB三个通道随着模型参数的增多，全连接层网络的弹性越大，overfitting的风险越大那么怎么避免在做图像识别参数过多的问题

  机缘巧合下，近期又详细学习了一遍各损失函数的计算，特此记录以便后续回顾。  为了公式表示更加清晰，我们设yn∈{1,2,…,K}{{y_n}\in\{1,2,\ldots,K\}}yn∈{1,2,…,K}为样本n{n}n的真实标签，v=(v1,v2,…vK){v=({v_1},{v_2},\ldots{v_K})}v=(v1,v2,…vK)为网络的输出，即样本n{n}n的预测结果，设N{N}N

主流loss有三种计算方法：NN优化目标：loss最小→{均方误差mse(MeanSquardError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy)NN优化目标：loss最小→\begin{cases

1.1普通二分类交叉熵CrossEntropy(0,1分类)1.2交叉熵基本改进版接下来介绍一个最基本的对

使用keras进行二分类时，常使用binary_crossentropy作为损失函数。

使用keras进行二分类时，常使用binary_crossentropy作为损失函数。

全连接层：Dense()输入输出维度：output_dim,input_dim激活函数(使用的relu)：Activation(“relu”)损失函数(使用的交叉熵)：loss=‘categorical_crossentropy

而后进行目标分类R-CNN、SPP-net、FastR-CNN、FasterR-CRNN端到端：用一个网络一部到位YOLO、SSD第一个：两个输出，一个用于分类，一个用于做盒子定位分类：全连接层输出n分类，用Crossentropy

SCE笔记《SymmetricCrossEntropyforRobustLearningwithNoisyLabels》文章目录SCE笔记存在的问题提出的方法CrossEntropy的局限性SCE的具体做法定义鲁棒性分析梯度分析

下面是对与crossentropy有关的函数做的总结：torch.nntorch

torch.nn.CrossEntropy常用于多类别单分类场景：NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。

nn.CrossEntropy原先我理解的交叉熵loss的计算步骤分为两步：对网络输出做softmax得到y’；使用公式loss=-y*lny'计算最终loss。

散度KL散度定义特性公式离散连续机器学习JS散度出现的原因公式特性问题交叉熵（CrossEntropy）定义公式和KL散度的关系KL散度定义KL(Kullback-Leiblerdivergence)散度用来描述两个概率分布

FunctionSetIncludingalldifferentwandbStep2：GoodnessofaFunction（决定一个function的好坏）假设trainingdata的数据如下图所示：则probability就是如下：crossentropy

BCELoss：CE和BCE：CrossEntropy。

BCE（BinaryCrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标签y=0。比如下

logs,update_freq=10000,profile_batch=2)model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.01),loss='binary_crossentropy

1.通用参数1.loss_function损失函数支持的有RMSE,Logloss,MAE,CrossEntropy,Quantile,Log

-第6周：好莱坞明星识别（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制评论本项目包含：1.实验代码、相关说明及结果2.实验过程记录及总结主要知识点和目标包括要求：使用categorical_crossentropy

损失函数：categorical_crossentropy损失函数讲解合集概述正文公式分析代码分析MORE损失函数讲解合集binary_crossentropycategorical_crossentropy

https://cloud.tencent.com/developer/article/1643419

alpha")#权重beta=K.variable(value=0.2,dtype="float32",name="beta")......model.compile(loss='categorical_crossentropy

目录一、前言二、我的环境三、代码实现四、损失函数1.binary_crossentropy（对数损失函数）2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失函数）3.sparse_categorical_crossentropy

hingeloss进行二分类的过程中，采取sigmoid和crossentropy的原因是gradientdescent的梯度很大，利于参数调整。

2.2Non-autoregressive（NAT）2.3Crossattention4.Training4.1CopyMechanism4.2GuidedAttention4.3BeamSearch4.4Crossentropy

下面是交叉熵(crossentropy)成本函数，不具体介绍2梯度下降为什么能

本文演示了如何从零推导出交叉熵函数。通过对于下面这些概念的讲解，信息量、熵、KL散度，作者演示了交叉熵是如何从信息量的概念一步步推导到交叉熵。下一步作者对于交叉熵函数进行了变形，最后推导出用softmax函数表示交叉熵函数的公式。pytorch内置了这个函数F.log_softmax来实现上面这个公式。目录1.交叉熵从何而来？从根上讲起1.1期望1.2熵Entropy[1]信息量[2]熵的公式[3

目录（1）softmax（2）one-hot编码（3）交叉熵crossentropy（1）softmax对于一个多分类问题，经过隐藏层的计算（式1），输出是对应类别的得分。

内容预览一、期望(Expect)二、熵(Entropy)三、相对熵(KL散度)四、交叉熵(Crossentropy)五、Softmax六、One-hot编码一、期望(Expect)随机变量的均值：E(x

文章目录信息量（Information）信息熵（InformationEntropy）熵的性质熵与霍夫曼编码条件熵（ConditionalEntropy）联合熵（JointEntropy）交叉熵（CrossEntropy

（完成）拔高（可选）：1.使用categorical_crossentropy(多分类的对数损失函数)完成本次选题。（完成）2.探究不同损失函数的使用

损失函数在【机器学习基础】中有所提及，在深度学习中所使用最多的是均值平方差（MSE）和交叉熵（crossentropy）损失，这里着重介绍一下这两个损失函数及其在tensorflow中的实现。

目录一、准确率二、平均准确率三、基于相似度的评价指标四、ROC曲线：五、混淆矩阵（ConfusionMatrix）六、Kappa系数七、分类报告八、神经网络多分类问题可以用binary-crossentropy

pytorch中求meansquereerror的梯度有两种方式：backward()函数（这个更方便）torch.autograd.grad()函数用法示例-crossentropyloss-Entropy熵-crossentropy

平方差逻辑回归0,1分类(概率）常用激活函数sigmoid常用损失函数交叉熵binary_crossentropysoftmax分类（概率）多分类，样本分量之和为1常用损失函数交叉熵categorical_crossentropy

期望输出接近于1，因此可以作为回归的概念但，当采用交叉熵作为loss函数时，会将期望输出偏向单一的种类（高于某一阈值，输出1；低于阈值输出0），故作为分类的概念更合适交叉熵熵（entropy）是对p的函数交叉熵（crossentropy

categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy计算softmax交叉熵。

test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()一、理论部分多分类的损失函数使用多分类的交叉熵，对应categorical_crossentropy

加载fashion_mnist数据集3.数据处理4.搭建模型5.训练模型6.模型预测在文章softmax多分类中的简单示例中我们讲到了在tf.keras里，对于多分类问题我们使用categorical_crossentropy

文章目录梯度激活函数torch.sigmoid()torch.tanh()torch.relu()nn.LeakyReLU()softmaxloss函数均方差（MeanSquaredError）CrossEntropy

文章目录前言FocalLoss详解实现思路FocalLoss类的代码具体流程分析代码FocalLoss(FL)与CrossEntropy(CE)对比：总结前言FocalLoss及RetinaNet原理见另一篇文章

主流的计算loss的方法：mse（meansquarederror均方误差）、自定义、ce(crossentropy交叉熵)栗子：预测酸奶日销量