交叉熵求导第18页

MATLAB中符号变量的使用方法解析

%定义符号变量symsxy%求解方程eqn=x^2+y^2==1;sol=solve(eqn,y);disp(sol);%求导f=exp(-x^

大牛攻城狮·2023-09-01 12:14

【机器学习】推导逻辑回归反向传播

1）定义计算公式2）经过sigmod3）交叉熵损失其中y为已知的真实值，a为预测值，如果预测值越接近真实值，那么对应损失的函数将越接近0。逻辑回归的过

DonngZH·2023-09-01 04:42

深度学习基础：矩阵求导+反向传播

求导过程常用损失函数公式的求导：重点：向量对向量求导a=，向量a对向量W求导，导数为WTW^{T}WT.推导过程：当自变量和因变量均为向量时，求导结果为一个矩阵，我们称该矩阵为雅可比矩阵(JacobianMatrix

TANGWENTAI·2023-09-01 04:10

【Focal Loss】解决类别不平衡问题，增加对困难样本的挖掘

FocalLoss是在交叉熵损失函数的基础上增加了一个平衡因子α\alphaα和一个聚焦因子γ\gammaγ，分别用来调节不同类别样本的权重以及难分样本和易分样本之间的权重一个样本的交叉熵损失函数如下：

masterleoo·2023-09-01 01:34

MachineLearningWu_17/P78-P83_UsingBiasAndVarianceToDiagnose

我们使用Jtrain来代表训练误差，使用Jcv即交叉熵损失表示验证集误差。

樱木之·2023-08-31 02:47

为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率归一）函数，而是直接加fc层？

随着深度学习框架的发展，为了更好的性能，部分框架选择了在使用交叉熵损失函数时默认加上softmax，这样无论你的输出层是什么，只要用了nn.CrossEntropyLoss就默认加上了softmax。

壹柒伍_·2023-08-31 02:11

机器学习

数学知识主要是需要了解到有关于高数的极限、求导、梯度的概念及其求法，以及一些关于求最优化的知识。还需要了解到线性代数的内容，包括各种矩阵的各种运算方式，更为重要的的是如何求矩阵向量的梯度，导数。

月过不了头·2023-08-31 01:33

二分类问题使用rmse训练会是什么结果

二分类问题更常用的衡量标准是交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）或对数损失（LogLoss）。RMSE是衡量预测值与实际值之间差距的指标，公式为：

飞翔的七彩蜗牛·2023-08-30 21:26

4 多层感知机-个人理解

4.1多层感知机4.1.1RuLU函数求导表现好，要么参数消失，要么参数通过，减轻了梯度消失问题。%matplotlibinlineimporttorchfro

顺顺不吃竹笋·2023-08-30 21:38

计算机毕设基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-08-30 08:50

torch.randn()

torch.randn()中的四个数分别为：size：输出张量的形状dtype：输出张量的数据类型device：输出张量所在的设备requires_grad：是否对输出张量进行求导torch.rand(

理不理解·2023-08-30 03:54

【Math】导数、梯度、雅可比矩阵、黑塞矩阵

导数、梯度、雅可比矩阵、黑塞矩阵都是与求导相关的一些概念，比较容易混淆，本文主要是对它们的使用场景和定义进行区分。

Yngz_Miao·2023-08-30 02:18

视觉SLAM14讲笔记-第4讲-李群与李代数

李代数的引出：在优化问题中去解一个旋转矩阵，可能会有一些阻碍，因为它对加法导数不是很友好（旋转矩阵加上一个微小偏移量可能就不是一个旋转矩阵），因为旋转矩阵本身还有一些约束条件，那样再求导的过程中可能会破坏要优化的矩阵是旋转矩阵的本质条件

可峰科技·2023-08-29 23:19

Pytorch.tensor 相关用法

Torch.tensor.backward()方法的使用举例理解optimizer.zero_grad(),loss.backward(),optimizer.step()的作用及原理Autograd:自动求导

[[Night Knight]]·2023-08-29 21:07

Pytorch框架学习（3）——计算图与动态图机制

边表示运算，如加减乘除卷积等用计算图表示：将原来的计算拆分成在这里插入图片描述采用运算法的优势是令梯度的计算更加方便，下面来看一下y对w求导的过程。

aidanmomo·2023-08-29 17:19

2019-03-18机器学习——梯度消失和爆炸

反向传播的迭代公式为其中f是激活函数，常用sigmoid激活函数求导为导数值域都小于1，误差经过每一层传递都会减小，层数很深的时候，梯度就会不停衰减，甚至消失，使网络很难训练，这就是梯度消失问题。

hhhhlyy·2023-08-29 05:56

P19~20 含有运算放大器的电阻电路——列方程解方程即据已知推未知，再由已推出的未知推剩余未知

后续学习电容电感后可以做出求导、积分、微分运算1、简介运放是线性元件加入负反馈会增加频带和减小非线性失真。

高原低谷·2023-08-29 04:55

多项分布的指数分布族形式的一个小坑

在徐老师课件里（(part-4)Variational-Inference-for-LDA_哔哩哔哩_bilibili）的对ELBO关于自然参数进行求导时，遇到了多项分布的指数家族分布形式的log-partitionfunction

ElienC·2023-08-29 02:41

YoloV8改进策略：来自谷歌最新的优化器——Lion，在速度和精度上双双提升。Adam表示年轻人不讲武德

文章目录摘要论文翻译摘要1、简介2、算法的符号发现2.1、程序搜索空间2.2、高效搜索技术2.3、泛化:方案选择与简化3、Lion的推导与分析3.1、求导3.2、分析4、Lion评估4.1、图像分类4.2

静静AI学堂·2023-08-28 22:26

vue导出excel表格，多级表头

需求：image.png要求导出如上图所示的表格文件。

离陌夕·2023-08-28 13:53

前向传播与反向传播涉及到的知识点

2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点4.常见的激活函数a）Sigmoid（）函数图像特点b）Tanh（）函数c）Relu（）函数d）LeakyRelu函数五、损失函数1.均方误差2.自定义3.交叉熵

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)概述分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵交叉熵的代码实现概述损失函数是模型优化的目标

aiAIman·2023-08-28 10:59

手写数字识别之损失函数

目录交叉熵手写数字识别之损失函数分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵的简单理解：真实分布与非真实分布的交叉，完全对应，熵为0交叉熵的代码实现交叉熵给定一个策略,交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 10:58

4. 矩阵计算

4.1标量导数4.2亚导数4.3求导4.3.1梯度①y是向量，x是标量的话，求导为标量。②y是向量，x是向量的话，求导为矩阵。4.3.2标量对向量求导③是一个椭圆，梯度是指向值变化最大的方向。

Gosling123456·2023-08-28 06:26

复杂的融合算子训练pass自动化的探讨

在flashattention带来速度提升的同时，我们发现其训练过程必须重新来写，打破了pytorch和tensorflow等引以为豪的自动化求导的机制，而必须加入新的求导算子；那么，每次出现融合算子时

Eloudy·2023-08-27 19:25

TensorFlow二元-多类-多标签分类示例

二元分类简述逻辑回归二元交叉熵二元分类架构案例：逻辑回归预测获胜团队多类分类简述Softmax函数分类交叉熵多类分类架构案例：预测航天飞机散热器位置案例：创建字符识别模型多标签分类案例：构建电影类型标签模型参阅

亚图跨际·2023-08-27 16:20

梯度下降

梯度是向量，求梯度就要求导数。在python中，除了自己手动计算以外，还有两个常用的求导方法：Scipy&Sympy使用向量化的方式编写代码，但是发现在真实数据中效果

maybelillian_gu·2023-08-27 16:20

一个F范数对矩阵求导例子

==PART1==1.问题如何求下列表达式中的未知参数W？求偏导？min⁡f(W)=min⁡w∥(XW∘D˘)B∥F2(0)\minf(W)=\min_w\|(XW\circ\breve{D})B\|_F^2\tag{0}minf(W)=wmin∥(XW∘D˘)B∥F2(0)其中只有W是未知参数\textcolor{red}{只有W是未知参数}只有W是未知参数，且X∈Rn×m,W∈Rm×c,D˘∈

lgl123ok·2023-08-27 03:46

OpenSIPS 通话中 UPDATE 请求导致没有声音问题

文章目录1.问题现象2.抓包排查3.问题分析及解决方案1.问题现象在SIP应用的开发中，通话一端听不到声音是比较常见的问题。一般来说，没有声音意味着RTP传输存在障碍，追根究底就是网络不通或者端口未开放等原因。但在实践中，真正造成RTP传输故障的原因各式各样，以下是笔者遇到的一个案例：坐席使用软电话注册到OpenSIPS，常驻拉起后拨打外部用户，媒体流传输正常坐席使用硬话机注册到OpenSIPS，

谈谈1974·2023-08-26 17:23

torch.nn.functional.cross_entropy使用

torch.nn.functional.cross_entropy使用介绍计算过程示例代码：介绍F.cross_entropy是用于计算交叉熵损失函数的函数。它的输出是一个表示给定输入的损失值的张量。

lqjun0827·2023-08-26 16:13

人脸识别平台批量导入绑定设备的一种方法

一、前端主要是显示选择文件与设备导入说明：本功能为批量导入用户绑定设备用，每次导入名单建议100名左右，要求导入的用户已经存在了。资料导入选择文件资料模版下载文件格式错误,请提交xls或xlsx格式

宁波阿成·2023-08-26 14:28

YOLOX损失函数

它使用的是二元交叉熵损失（BCEWithLogitsLoss）。reg:这代表边界框回归（boundingboxregression）。对应的损失是Io

begin_With_The_End·2023-08-26 11:16

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLLloss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh

noobiee·2023-08-26 11:41

交叉熵损失理解（代码对比版）

importtorchfromtorch.nn.functionalimportcross_entropyimportnumpyasnpimportrandomdeffix_random_seed(seed):#设置seed保证每次初始化相同np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudn

一如年少模样丶·2023-08-26 08:59

差分（一维+二维）

类似于数学中的求导和积分，差分可以看成前缀和的逆运算。

&玛玛哈哈&·2023-08-26 06:29

损失函数介绍

交叉熵损失CrossEntropyLoss第一个参数weight，各类别的loss设置权值，如果类别不均衡的时候这个参数很有必要了，加了之后损失函数变成这样：第二个参数ignore_index,这个是表示某个类别不去计算

深浅卡布星·2023-08-26 00:13

Postman 导入curl 、导出成curl、导出成对应语言代码

2、postman将http请求导出成curl如果想将

BUG指挥官·2023-08-25 21:40

求导数(导数计算器)网站 Derivative Calculator

DerivativeCalculator比如求x的平方的导数,输入pow(x,2),点击go.点击go,然后会生成如下结果，包括了响应的函数图形.

maimang09·2023-08-25 20:43

【Vue框架】 router和route是什么关系

它负责监听URL的变化，并根据配置的路由规则将请求导航到相应的组件。可以通过创建一个router实例，然后将其挂载到

Kevinllli·2023-08-25 18:29

iOS RunLoop 探究

（线程的创建和销毁耗费的资源虽然很少，但是大量网络请求导致大量创建和销毁所耗费的资源还是十分可观的）#pragmamarkAFN+(NSThread*)networkRequestThread{staticNSTh

iOS最新面试题收录·2023-08-25 16:51

自动驾驶SLAM技术第四章习题2

在g2o的基础上改成ceres优化，高博都写好了其他的部分,后面改ceres就很简单了.这块我用的是ceres的自动求导，很方便，就是转化为模板仿函数的时候有点麻烦，代码部分如下ceres_type.h

虾眠不觉晓,·2023-08-25 14:07

机器学习之损失函数

以下是一些常见的深度学习任务和相应的常用损失函数：分类任务：交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）：用于二分类和多类别分类任务，包括二元交叉熵（BinaryCross-Entropy）和多元交叉熵

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:44

交叉熵损失公式与手动计算

1、交叉熵损失函数交叉熵的公式有多种形式，一般写作loss=−1n∑j=1nyjlnaj（∗∗）loss=-\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}y_jlna_j（**）loss=−n1j=

Bingoyear·2023-08-25 07:43

什么是算法评价指标

在我们建立一个学习算法时，或者说训练一个模型时，我们总是希望最大化某一个给定的评价指标（比如说准确度Acc），但算法在学习过程中又会尝试优化某一个损失函数（比如说均方差MSE或者交叉熵Cross-entropy

ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 13:19

泰勒展开-一个点是如何蕴含整个世界

泰勒公式浅谈原理（转）为什么可以从一个单独的点不断求导就可以画出整个函数的曲线？即“一点是如何蕴含整个世界”的。

施天助·2023-08-24 10:35

Pytorch手动求导出现NoneType错误

更新权重的表达式形式要注意：w-=0.01*w.gradisanin-placeoperation,soitperformscalculationonexistingwandupdatesthevalue.However,w=w-0.01*w.gradisnotin-placeoperation,soitcreatesanewvariablew,whichdoesnothaverequires_g

Kyrielight·2023-08-24 08:24

交叉熵、KL散度和极大似然

https://www.zhihu.com/question/65288314https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/10524720.htmlA和B的KL散度=A和B的交叉熵

7ccc099f4608·2023-08-24 01:44

深度学习基础

代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数6.1激活函数-Sigmoid6.2激活函数-tanh6.3激活函数-Relu6.4激活函数-Softmax7.损失函数7.1损失函数-均方差7.2损失函数-交叉熵

@kc++·2023-08-23 20:10

交叉熵

以下为相对熵的公式，其中n表示类别3.交叉熵交叉熵适用于逻辑分类问题将相对熵变形可得到前一部分是p的熵，后一部分是交叉熵

YPY_93a9·2023-08-23 13:45

【机器学习】python基础实现线性回归

手写梯度下降的实现y=kx+b的线性回归算法步骤：（1）构造数据，y=3*x+5;（2）随机初始化和，任意数值，例如=9,=10;（3）计算，,并计算（4）分别对和求导数，，其中重复循环n次后停止构造线性函数

TechMasterPlus·2023-08-23 11:33

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