交叉熵求导第3页

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

一文详解静态图和动态图中的自动求导机制

作者|FesianXu导读4年前在《AutoDiff理解》之第一篇“自动求导技术在深度学习中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章，因为工作和学习上比较忙碌（LanDuo:P），就一直拖到了现在

·2024-02-11 18:53

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译

Queen_sy·2024-02-11 14:19

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

在半监督学习中，结合无监督损失（如交叉熵（CE）损失）和置信度阈值的策略主要用于确保模型从高质量、高置信度的伪标签中学习。

UndefindX·2024-02-11 14:48

deep learning update error loss = nan

对于分类问题，学习率太高会导致模型「顽固」地认为某些数据属于错误的类，而正确的类的概率为0（实际是浮点数下溢），这样用交叉熵就会算出无穷大的损失函数。

xyq_learn·2024-02-11 14:52

2023-09-07

精准把握干部教育培训“需求导向”干部教育培训是建设高素质干部队伍的先导性、基础性、战略性工程，事关党的事业薪火相传、后继有人。

四方台李婷·2024-02-11 04:27

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑

量子-Alex·2024-02-11 02:13

如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得交叉熵 Cross Entropy 以及均方损失函数 Mean Square Loss ？

似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意：P(A|B)并不总是等于P(B|A)，原因如下：首先要明白一个事情，什么是似然函数？以下是CHATGPTMathSolver的回答：我自己解释一下，意思就是：观察到一组

shimly123456·2024-02-10 13:43

熵：信息熵、交叉熵、相对熵

交叉熵交叉熵可以理解为，现在有两个分布，真实分布p和非真实分布q，我们的样本来自真实分布p。

Reore·2024-02-08 20:02

权威认可｜思迈特软件入选Gartner《中国分析平台市场指南》

一、需求导向，驱动市场蓝海在报告中，Gartner提到中国分析平台市场规模将保持着稳健且持续增长态势。预计到202

思迈特Smartbi·2024-02-08 19:53

使用Pytorch创建张量以及使用numpy创建数组的异同点

Pytorch是一个基于Python的计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算；2、包含自动求导系统的深度神经网络。

汉德萨姆ys·2024-02-08 16:30

vant-ui组件库中修改NavBar导航栏的样式

组件中没有改变导航栏的样式的属性，这个时候怎么办呢我们可以用深度选择器/deep/或::v-deep，实现对组件内部的样式修改如下：1.引用NavBar组件引用后是显示这个样子的如下图：但是现在需求是要求导航栏背景色为蓝色字体颜色图标颜色都为白色我们可以这样来修改修改背景色这个好改写

一颗苦涩的苹果·2024-02-08 12:19

（2）基础

torch.Tensor([[2,3],[4,5],[6,7]])b=torch.zeros((3,3));c=torch.randn((3,2));正态分布随机初始化2、变量（Variable）变量与张量相比，具有自动求导功能

顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

2023牛客寒假算法基础集训营4-无HIK

A：清楚姐姐学信息论结论是越靠近e进制效率越高（第一次知道）当时现场推的，证明如下即证x^y>y^x两边同时取对数，移位得lnx/x>lny/y即证lnx/x的单调性求导即可发现是在e处对整数讨论23附近发现是

云深沐子兮·2024-02-07 22:41

（高数）反函数求导

由此可推出，如果两个图像关于y=x对称，则它们的斜率相乘=1计算时先将反函数转换成关于x是关于y的式子，把x关于y求导后，再将y替换成关于x的式子。3.常用的反函数公式

课堂随笔·2024-02-07 19:08

（高数）练习题：导数定义、切线、法线

注：求导数时最好套定义来求，对某点求导本质是求函数导数趋于该点的值，不可直接带入。注：分段函数求导，要注意其左右导数极限是否存在相等。注：此处考察导数存在定义，凑定义格式求解。注：未知切点求切线方程

课堂随笔·2024-02-07 19:07

最早玩双十一的那批人,才是薅羊毛大赛的冠军

你就应该知道，这不是一场简单的战争——院办的狗友从早上开始打开excel，列满自己要买的东西，啥时候领啥红包，怎样才能凑够满减，还有一列是跟京东比比领完各种优惠券以后谁便宜——虽然是简单的加减乘除但算起来不比求导函数简单但今天付了钱以后发现

二叁叁叁·2024-02-07 17:13

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

1.torch.autograd主要内容以下是torch.autograd主要内容的详细说明：自动求导机制：autograd根据链

科学禅道·2024-02-07 10:05

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm

住在天上的云·2024-02-07 08:04

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。

橘子学AI·2024-02-07 04:31

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：image即：image求导数后得到：imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一

东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

《名企人才招聘最佳管理实践》第一章读书

书中提到“企业对人才的需求以及人才对自我价值的提升需求导致人才的流动。”

低调的真谛1·2024-02-06 21:19

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距，而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。以下是loss与梯度之间的关系：1.梯度下降：梯度下降是一种优化算法，用于逐步调整模型参数，以最小化损失函数。在每次迭代中，梯度下降根据损失函数的梯度来更新模

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

sympy 求解 2020 高考数学全国卷 1 第 21 题

题目为image.png（来源：https://gaokao.eol.cn/shiti/zhenti/202007/t20200709_1737395_4.shtml）不是教别人做高考题，这里硬求导考场上容易错也没时间

寂风如雪·2024-02-06 14:15

数模.matlab符号计算&&方程

一、符号函数a：整理简化：b：因式分解：c：多项式展开d：合并：e：计算分子分母：f：求导：f：差分：g：不定积分：h:定积分：二、函数a:solve：b:多变量方程求解：c:方程组求解：d:vpasolve

丰海洋·2024-02-06 09:57

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵

iuerfee·2024-02-06 09:17

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

计算机毕业设计论文不会做怎么办？送资源，教程，代码，论文文档

第一：寻求导师帮助假如你的毕业设计论文不会做，学生们可以找自己各自的知道老师寻求帮助，先从自己熟悉的方向选题，然后寻求你导师的帮助，毕竟导师是你们求学路上的指路人，问导师毕业设计论文的基本流程，开题模板

cm计算机毕业设计·2024-02-06 02:14

（阅读笔记）SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning

基础知识线性回归模型，值连续，损失函数多选择最小欧式距离计算；逻辑回归模型，二分类任务，值离散，损失函数多选择交叉熵计算；神经网络模

你看见的我·2024-02-05 10:27

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵

cnhwl·2024-02-05 05:55

ASTRAIOS: Parameter-Efficient Instruction Tuning Code Large Language Models

ASTRAIOS：参数高效指令调优代码大型语言模型摘要1引言2ASTRAIOS套机与基准3前言研究：交叉熵4主要结果：任务性能5更进一步分析6讨论7相关工作8结论摘要大型语言模型（LLM）的全参数微调（

UnknownBody·2024-02-04 16:46

前端页面请求接口较多怎么优化?

1、首先浏览器本身可以限制并发请求数:以防止过多的并发请求导致系统崩溃或响应变慢.一般浏览器支持的最大并发请求数为6;假如有10个请求,前1-6先并发请求,当有一个先完成时,后面的立即补位,注意:并发请求数量的限制是针对每个域名的

和科比合砍81分·2024-02-04 10:16

互联网加竞赛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前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2024-02-04 07:55

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

目标检测中的损失函数汇总

分类损失CEloss，交叉熵损失交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它。

senbinyu·2024-02-03 16:29

mym_74·2024-02-03 13:34

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

岭回归公式推导

加入常数项，同时，希望拟合参数θ尽可能小，以降低预测值的敏感程度，可得：注：结合起来理解：目标函数是一个凸函数，对目标函数求导，导数等于0的点是最优点：注意：岭回归的推导与介绍，比较全面：https:/

吐泡泡的柠檬·2024-02-02 05:16

计算神经网络的反向传播过程

想了半天没明白什么叫输入值翻转，于是用链式求导法算了一遍，就是返回的导数乘本身导数，给我人算麻了原文

Luzichang·2024-02-01 20:22

机器学习中矩阵求导规则

求导布局：分子布局（numeratorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维列向量，标量对m*n维矩阵求导结果为n*m维，m维列向量对n维列向量求导结果为m*n维（雅克比矩阵）分母布局（denominatorlayout

米斯特芳·2024-02-01 16:58

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−

WEL测试·2024-01-31 22:52

vue 导出execl

vue导出execl一、后端请求导出execl二、前端导出execl一、后端请求导出execl/****@param{*}name文件名称*@param{*}url路径*@param{*}path其他参数

一个博客·2024-01-31 15:27

牛顿法与拟牛顿法

2.2DFP2.3BFGS牛顿法&拟牛顿法设无约束优化问题：min⁡f(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn1牛顿法基本思想，通过泰勒二阶展开，通过对泰勒展开求导

Nie_Xun·2024-01-31 13:28

Java关于Excel文件的导入导出

人生如梦荣华富贵如木槿之花朝荣夕逝需求导出：能够将库表内的数据导出多个Excel表，并且生成一个压缩包，提供用户下载导入：能够将一个压缩包内的多个Excel表解压，并获取表内的所有数据FileUtils

后海 0_o·2024-01-31 10:31

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