摘要:
model_selection Metrics 阅读全文
摘要:
交叉熵计算函数 第一种代码 第二种代码 mask作用 tensor([[ 0.5354, 1.2540, 0.4883, 0.1540], [ 0.1744, 0.4162, 0.8495, 0.3767], [ 0.7846, 1.0294, 0.5631, 0.0470]]) tensor([[ 阅读全文
摘要:
交叉熵损失函数 Cross Entropy Error Function 1. 二分类表达式 其中: y——表示样本的label,正类为1,负类为0 p——表示样本预测为正的概率 $y=1$时,对应的$p$越大则$ log(p)$越小,即损失越小 同理 ,$y=0$时,$p$越小,$ log(1 p 阅读全文