损失函数——交叉熵损失(Cross-entropy loss)
交叉熵损失(Cross-entropy loss)是深度学习中常用的一种损失函数,通常用于分类问题。它衡量了模型预测结果与实际结果之间的差距,是优化模型参数的关键指标之一。以下是交叉熵损失的详细介绍。
假设我们有一个分类问题,需要将输入数据x分为C个不同的类别。对于每个输入数据x,我们定义一个C维的向量y^,其中y^i表示x属于第i个类别的概率。我们的目标是使得y^尽可能接近真实的标签y的概率分布。
假设真实标签y是一个C维的向量,其中只有一个元素为1,其余元素为0,表示x属于第k个类别。那么,我们可以使用交叉熵损失来衡量模型预测结果和真实标签之间的差距。交叉熵损失的公式如下:
其中,xi表示真实标签的第i个元素,yi表示模型预测x属于第i个类别的概率。
交叉熵损失的本质是衡量两个概率分布之间的距离。其中一个概率分布是真实标签y的分布,另一个是模型预测的概率分布y^。对于每个类别i,yi表示真实标签x属于第i个类别的概率,y^i表示模型预测x属于第i个类别的概率。当两个概率分布越接近时,交叉熵损失越小,表示模型预测结果越准确。
交叉熵损失是一种凸函数,通常使用梯度下降等优化算法来最小化它。在深度学习中,交叉熵损失是常见的分类损失函数之一,广泛应用于图像分类、语音识别等任务中。
在PyTorch中,交叉熵损失可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss
实现。该函数将输入数据视为模型输出的概率分布,将目标标签视为类别索引,并计算这些概率与实际标签之间的交叉熵损失。
以下是一个示例代码片段,说明如何使用torch.nn.CrossEntropyLoss
计算交叉熵损失:
import torch# 创建模型输出和目标标签
output = torch.randn(10, 5) # 10个样本,5个类别
target = torch.tensor([1, 0, 4, 2, 3, 1, 0, 4, 2, 3]) # 目标类别索引# 创建交叉熵损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失
loss = criterion(output, target)print(loss)
在训练中,你可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss
作为损失函数来优化模型。假设你已经有一个PyTorch模型和训练数据集,以下是一个简单的训练循环示例,它使用交叉熵损失函数来训练模型:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 定义模型
class MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(10, 5)self.fc2 = nn.Linear(5, 2)def forward(self, x):x = self.fc1(x)x = nn.functional.relu(x)x = self.fc2(x)return xmodel = MyModel()# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()output = model(data)loss = criterion(output, target)loss.backward()optimizer.step()if batch_idx % log_interval == 0:print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
在这个例子中,MyModel
是一个简单的两层全连接神经网络。训练循环通过从数据集中加载数据批次,使用optimizer.zero_grad()
清空梯度,计算模型输出和损失,使用loss.backward()
计算梯度并使用optimizer.step()
更新模型参数。每个epoch结束时,模型将在测试集上进行评估,以检查其在新数据上的泛化能力。
在这个训练循环中,我们使用nn.CrossEntropyLoss()
作为损失函数,并传递模型输出和目标标签作为参数。loss.backward()
计算梯度并将梯度传播回模型中的参数,从而使优化器能够更新这些参数以最小化损失。
相关文章:
损失函数——交叉熵损失(Cross-entropy loss)
交叉熵损失(Cross-entropy loss)是深度学习中常用的一种损失函数,通常用于分类问题。它衡量了模型预测结果与实际结果之间的差距,是优化模型参数的关键指标之一。以下是交叉熵损失的详细介绍。 假设我们有一个分类问题࿰…...
电商ERP接口erp进销存接口
电商API详情接口在ERP中的重要性 电商行业的发展已经改变了人们的消费方式。作为一种连续不断涌现并不断发展的新型销售方式,电商具有开创新市场、大众化消费、商业模式的多样化、效率的提高等优势,对传统零售业产生了极大的冲击。而ERP作为企业资源规划…...
leetcode 922. 按奇偶排序数组 II
题目描述解题思路执行结果 leetcode 922. 按奇偶排序数组 II. 题目描述 按奇偶排序数组 II 给定一个非负整数数组 nums, nums 中一半整数是 奇数 ,一半整数是 偶数 。 对数组进行排序,以便当 nums[i] 为奇数时,i 也是 奇数 &#…...

Unity四叉树地图
当使用Unity构建大规模的游戏地图或场景时,使用四叉树数据结构可以提高性能和效率。四叉树是一种基于分割的数据结构,将空间划分为四个相等的子区域,并以递归方式构建树结构。在游戏开发中,四叉树常用于空间分区、碰撞检测和可视化…...

【unity插件】OpenFracture插件实现物体破裂和切割
插件地址 https://github.com/Mustenaka/OpenFracture 使用注意事项 1.如果要导入自定义网格,则必须在导入设置中将“启用读/写”设置为 true。否则,您将收到错误。 2.网格必须是非相交和封闭的。否则,重新三角测量将失败。 上面描绘的是凳子的线框模型。注意横杆如何与…...
Spring Security实现登录
前言 Spring Security是Spring框架下的一个用于身份验证和授权的框架,它可以帮忙管理web应用中的用户认证、授权以及安全性问题。本文将介绍如何使用Spring Security实现用户登录功能,本文主要包括以下内容: 环境准备Spring Security核心概…...

小狐狸ChatGPT付费创作系统1.9.7独立版 + H5端 + 小程序前端增加AI绘画+GPT4接口
小狐狸ChatGPT 1.9.7独立版经播播资源测试了版本比较,本版核心增加了GPT4.0接口功能,小程序端内置了AI绘画功能。体验下来问答速度感觉体验更好。小程序端有更新请对应开发工具更新上传,本版无开源端。播播资源提供的安装教程详见下方&#x…...

双目测距联合YOLOv8 项目总结
代码贴:双目测距--5 双目相机 联合 YOLOv8_爱钓鱼的歪猴的博客-CSDN博客 0、图片筛选 可以用matlab,对双目图像做个一个筛选,也就是做双目标定。 熟悉matlab的小伙伴完全可以用matlab做双目标定,我是没咋接触过不知道怎么导出标定结果&#…...

Windows提权:利用MSSQL数据库,Oracle数据库
目录 MSSQL提权:使用xp_cmdshell进行提权 MSSQL:使用sp_OACreate进行提权 MSSQL:使用沙盒提权 Oracle提权:工具一把梭哈 总结 MSSQL在Windows server类的操作系统上,默认具有system权限。 MSSQL提权:使…...

linux常见的二十多个指令
目录 一、指令的概念 二、28个常见的指令 ⭐2.1 ls指令 ⭐2.2 pwd指令 ⭐2.3 cd指令 ⭐2.4tree指令 ⭐2.5 mkdir指令 ⭐2.6 touch指令 ⭐2.7 rmdir指令 ⭐2.8 rm指令 ⭐2.9 clear指令 ⭐2.10 man指令 ⭐2.11 cp指令 ⭐2.12 mv指令 ⭐2.13 cat指令(适…...

内蒙古自治区住房和城乡建设分析及解决方案
安科瑞 徐浩竣 江苏安科瑞电器制造有限公司 zx acrelxhj 摘 要:为深入贯彻落实《国务院办公厅关于印发新能源汽车产业发展规划(2021—2035年)的通知》(国办发 ﹝2020﹞39号)、《国家发展改革委等部门关于进一步提升…...

JavaEE进阶5/25(属性注入)
目录 1.更简单的存取Spring对象 2.获取Bean对象(对象装配)DI 3. Resource注入 4.Resource注入和Autowired注入的区别 1.更简单的存取Spring对象 2.获取Bean对象(对象装配)DI 对象装配(对象注入)有三种方…...
【Java学习记录-4】相关名词和概念记录(持续更新)
目录 1 注解2 包3 权限修饰符4 状态修饰符1. final2. static 5. 多态6.抽象类7.接口 1 注解 Override是一个注解,可以帮助我们检查重写方法的方法声明的正确性 注意: 私有方法不能被重写(父类私有成员子类是不能继承的)子类方法…...

《程序员面试金典(第6版)》面试题 16.25. LRU 缓存(自定义双向链表,list库函数,哈希映射)
题目描述 设计和构建一个“最近最少使用”缓存,该缓存会删除最近最少使用的项目。缓存应该从键映射到值(允许你插入和检索特定键对应的值),并在初始化时指定最大容量。当缓存被填满时,它应该删除最近最少使用的项目。 题目传送门:…...

kong网关启用jwt认证插件
认证流程: 1、创建一个用户 2、生成jwt的所需要的key和密钥 3、在https://jwt.io/的生成jwt token 4、启用jwt插件 5、发送请求的时候携带jwt的token信息 官方指导:https://docs.konghq.com/hub/kong-inc/jwt/configuration/examples/ 一、创建一个新的…...

day12 - 图像修复
在图像处理的过程中,经常会遇到图像存在多余的线条或者噪声的情况,对于这种情况我们会先对图像进行预处理,去除掉对图形内容有影响的噪声,在进行后续的处理。 本节实验我们介绍使用图像膨胀来处理图形的多余线条,进行…...

1720_Linux学习中的问题处理
全部学习汇总:GreyZhang/little_bits_of_linux: My notes on the trip of learning linux. (github.com) 这个有点学习的方法论的意思,画个滋味导图顺便整理一下。 遇到问题的时候,解决的方法大致有3中,而针对学习的建议有一部分是…...

七人拼团系统开发模式详解
七人拼团是最近兴起的一个模式,它通过更人性化的奖励机制,将产品利润最大化让利给参与拼团的用户,达到促进用户主动积极裂变和团队平台引流提升销量的效果,下面就来详细说一下这个模式。 七人拼团最大的特点,就是结合了…...

CPU性能优化:分支预测
条件跳转引起的控制冒险虽然也可以通过在流水线中插入空泡来避免,但是当流水线很深时,需要插入更多的空泡。一个20级的流水线为例,如果一条指令需要上一条指令的执行结束才能执行,则需要在这两条指令之间插入19个空泡,…...

过滤器Filter,拦截器Interceptor
过滤器Filter 快速入门 详情 登录校验-Filter package com.itheima.filter;import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.itheima.pojo.Result; import com.itheima.utils.JwtUtils; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.util.StringUtils…...

微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...
使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装
以下是基于 vant-ui(适配 Vue2 版本 )实现截图中照片上传预览、删除功能,并封装成可复用组件的完整代码,包含样式和逻辑实现,可直接在 Vue2 项目中使用: 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...
数据链路层的主要功能是什么
数据链路层(OSI模型第2层)的核心功能是在相邻网络节点(如交换机、主机)间提供可靠的数据帧传输服务,主要职责包括: 🔑 核心功能详解: 帧封装与解封装 封装: 将网络层下发…...

CocosCreator 之 JavaScript/TypeScript和Java的相互交互
引擎版本: 3.8.1 语言: JavaScript/TypeScript、C、Java 环境:Window 参考:Java原生反射机制 您好,我是鹤九日! 回顾 在上篇文章中:CocosCreator Android项目接入UnityAds 广告SDK。 我们简单讲…...
return this;返回的是谁
一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请,不同级别的经理有不同的审批权限: // 抽象处理者:审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...

AirSim/Cosys-AirSim 游戏开发(四)外部固定位置监控相机
这个博客介绍了如何通过 settings.json 文件添加一个无人机外的 固定位置监控相机,因为在使用过程中发现 Airsim 对外部监控相机的描述模糊,而 Cosys-Airsim 在官方文档中没有提供外部监控相机设置,最后在源码示例中找到了,所以感…...

[ACTF2020 新生赛]Include 1(php://filter伪协议)
题目 做法 启动靶机,点进去 点进去 查看URL,有 ?fileflag.php说明存在文件包含,原理是php://filter 协议 当它与包含函数结合时,php://filter流会被当作php文件执行。 用php://filter加编码,能让PHP把文件内容…...

基于Java+VUE+MariaDB实现(Web)仿小米商城
仿小米商城 环境安装 nodejs maven JDK11 运行 mvn clean install -DskipTestscd adminmvn spring-boot:runcd ../webmvn spring-boot:runcd ../xiaomi-store-admin-vuenpm installnpm run servecd ../xiaomi-store-vuenpm installnpm run serve 注意:运行前…...
根目录0xa0属性对应的Ntfs!_SCB中的FileObject是什么时候被建立的----NTFS源代码分析--重要
根目录0xa0属性对应的Ntfs!_SCB中的FileObject是什么时候被建立的 第一部分: 0: kd> g Breakpoint 9 hit Ntfs!ReadIndexBuffer: f7173886 55 push ebp 0: kd> kc # 00 Ntfs!ReadIndexBuffer 01 Ntfs!FindFirstIndexEntry 02 Ntfs!NtfsUpda…...
云原生周刊:k0s 成为 CNCF 沙箱项目
开源项目推荐 HAMi HAMi(原名 k8s‑vGPU‑scheduler)是一款 CNCF Sandbox 级别的开源 K8s 中间件,通过虚拟化 GPU/NPU 等异构设备并支持内存、计算核心时间片隔离及共享调度,为容器提供统一接口,实现细粒度资源配额…...