交叉熵求导第35页

（1）预备知识

目录1.1基础知识1.1.1入门1.1.2运算1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5转换为其他python对象1.2数据预处理1.3线性代数1.4微分1.5自动求导1.6概率1.1.1入门importtorch

pku_mzj·2023-01-19 08:14

损失函数（loss function）

均方误差损失函数（MSE）3.1.2L2损失函数3.1.3L1损失函数3.1.4SmoothL1损失函数3.1.5huber损失函数3.2基于概率分布度量的损失函数3.2.1KL散度函数（相对熵）3.2.2交叉熵损失

iiiLISA·2023-01-19 06:40

机器学习中的各种损失函数（L1，L2，smoothL1，交叉熵）

机器学习中的各种损失函数：平方误差损失（L2loss）绝对误差损失（L1loss）SmoothL1Loss（Huber）合页损失Hingeloss二分类交叉熵损失函数BinaryCrossEntropyLoss

白羊by·2023-01-19 05:30

centernet损失函数修改记录

想将centernet中w,h的loss修正关联起来，采用iouloss进行优化，于是需修改loss函数，注意事项如下：（1）loss函数本身到网络的输出层存在一个函数，这个函数求导，再逐层链式向前求导

ydestspring·2023-01-19 01:38

一元函数中的导数、微分和不定积分的关系

在同济大学高等数学教材里，关于微分和不定积分有如下介绍：老猿在这里思考了很久，到底是微分与积分运算互逆，还是求导数与积分运算互逆？导数与微分是什么关系？

LaoYuanPython·2023-01-18 20:53

PyTorch之torch.nn.CrossEntropyLoss()

简介信息熵：按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度交叉熵：使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度多分类任务中的交叉熵损失函数代码1）导入包importtorchimporttorch.nnasnn2

我是一名程序媛·2023-01-18 14:56

bilibili西瓜书白板推导day1

通过函数求导得到极值点，求得极大似然估计。频率派将参数看为常量，

zm_zsy·2023-01-18 14:46

【机器学习】逻辑回归（理论）

映射函数的引入3、伯努利分布二、损失函数的推导三、用逻辑回归实现多分类1、间接法：HardMax2、直接法：SoftMaxⅠSoftMax的引入ⅡSoftMax的计算Ⅲ引入SoftMax后的损失函数：交叉熵四

酱懵静·2023-01-18 14:09

深度学习物体检测实战算法1——目标检测简介

p=25&spm_id_from=pageDriver目标检测简介目标检测时：对于分类信息可以用交叉熵损失进行训练，对于位置信息可以用均方误差损失进行训练。

123梦野·2023-01-18 12:31

[PyTorch]手动实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）从loss以及训练集上的准确率等多个角度对结果进行分析（可借助nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，从零实现二元交叉熵为选作

番茄牛腩煲·2023-01-18 11:08

计算机视觉算法

（有三个矩阵A，B，C，A为4*2,C为4*1，A*B=C.求B矩阵）求B，A矩阵是一个非奇异矩阵，不可逆，所以让A转置左乘A构成满秩矩阵C，可得B等于C逆乘上A转置再乘C图像是由波组成的介绍了矩阵的求导

CV顶刊顶会·2023-01-18 09:33

Pytorch使用autograd.Function自定义拓展神经网络

1.可导对于可连续求导的神经网络构建时采用nn.Module类即可，此时仅仅需要改写__init__和forward方法，torch会自动求导，如下面的例子：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun

lemonade117·2023-01-18 09:00

python求差分_数值偏微分方程-差分法（Python）

同样地，在计算机里无法取极限求导数，只能通过离散化之后，用有限差商代

weixin_39889487·2023-01-18 09:24

知识蒸馏详解

后来我找到一篇文章，应该可以说是我找到的最好，最容易理解的知识蒸馏的文章了，放个链接，推荐大家食用知识蒸馏：新手必看如果这里边的交叉熵没有弄得很明白，可以参考我的另外一篇博客交叉熵从数学到机器学习如果大家有找到更详细

不过普通话一乙不改名·2023-01-18 09:17

softmax（三）：softmax交叉熵的缺点

还是废话不说，直接上峰神的链接Softmax理解之Smooth程度控制softmax交叉熵我们经常使用，但是为啥有的任务，用softmax交叉熵效果很好，有的任务用效果却不怎么样。

仙女修炼史·2023-01-18 03:23

softmax（二）：softmax交叉熵不是真正的目标函数

从最优化的角度看待Softmax损失函数Softmax理解之Smooth程度控制一、优化的目标函数做分类的都知道，softmax交叉熵，是常用的分类损失函数，那么，它是怎么来的呢？

仙女修炼史·2023-01-18 03:22

第二章.线性回归以及非线性回归—标准方程法

第二章.线性回归以及非线性回归2.8标准方程法1.公式1).代价函数：2).累加平方和用矩阵表示：2.对(−)(−)求导的两种布局方式：1).分子布局(Numerator-layout)分子为列向量或者分母为行向量

七巷少年^ω^·2023-01-17 16:48

python深度学习求导简单题目+pytorch实战

题目：代码实战：importtorchfromtorch.autogradimportgradx=torch.tensor([2.,])#x是输入的图片w1=torch.tensor([2.,])#w是模型的可训练的参数w2=torch.tensor([2.,],requires_grad=True)y=torch.tensor([2.,])#y是图片的真实标签y_pred=(3*x**2)*w1

QYD_(DK数据工作室技术)·2023-01-17 16:13

度量学习（Metric learning）—— 基于分类损失函数（softmax、交叉熵、cosface、arcface）

概述首先，我们把loss归为两类：一类是本篇讲述的基于softmax的，一类是基于pair对的（如对比损失、三元损失等）。基于pair对的，参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/u012863603/article/details/119246720基于softmax的改进主要有如下（有的loss拥有不同的名字）：softmax、centerloss、rangeloss、

TigerZ*·2023-01-17 12:20

pytorch学习--autograd与逻辑回归

自动求导autograd与逻辑回归torch.autogradtorch.autograd.backward(tensors,gradient=None,retain_graph=None,create_graph

ZHANGYAN·2023-01-17 10:20

【动手学深度学习】 2预备知识

课程学习需要预备的知识原因重点线性代数处理表格数据矩阵运算微积分决定以何种方式调整参数损失函数（lossfunction）——衡量“模型有多糟糕”这个问题的分数梯度（gradient）——连结一个多元函数对其所有变量的偏导数，简单理解就是求导概率在不确定的情况下进行严格的推断目录

sumshine_·2023-01-17 09:56

英飞凌XC2000系列——汽车ECU Bootloader 设计详解（二）

目录1引言1.1术语和缩写1.2参考资料2BOOT需求分析2.1前期基本需求2.2后期按照项目需求导入开发3BOOT通信层结构3.1Physicallayerrequirement/物理层要求3.2Datalinklayerrequirement

king110108·2023-01-17 08:09

Pytorch学习笔记之通过numpy实现线性拟合

GradientDescent数据位于附件之中importtorchfromtorchimportautogradimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt'''torch关于求导的简单运用

想当厨子的半吊子程序员·2023-01-17 07:55

数字图像处理之边缘检测

求导公式如下：这种沿x轴方向求导对应的滤波器为,同样沿y轴方向求导对应的滤波器为。这种求导方式的计算

cv研究僧·2023-01-17 05:21

激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU）

sigmoid函数公式：其导数为：sigmoid函数图形为：sigmoid函数具有平滑易于求导的优点，但是它的计算量大，反向传播时，容易

流泪的猪·2023-01-16 17:55

从0开始，基于Python探究深度学习神经网络

深度学习1.张量2.层（Layer）的抽象3.线性层4.神经网络作为一个层的序列5.损失和优化6.示例：XOR重新实现7.其他激活函数8.示例：重新实现FizzBuzz9.softmax和交叉熵（cross-entropy

AI科技大本营·2023-01-16 13:21

深度学习代码实践（五）- 从0搭建一个神经网络：从多元方程到梯度下降反向求导

回到多元方程的求解方法对于构建一个神经网络来说，需要求出每一个神经元的参数。每一层都有线性变换，加上非线性变换组成。神经网络的求解变成一个多元方程的求解问题。图：要求解的线性函数变换（单层）y1=x1w11+x2w21+...+xnwn1+b1y2=x1w12+x2w22+...+xnwn2+b2y3=x1w13+x2w23+...+xnwn3+b3假设要解的这一层输入变量x有两个，x1,x2，输

davidullua·2023-01-16 13:21

matlab梯度下降法_svm与梯度下降法

首先我们令：这是一个简单的线性回归的形式，此时我们来定义损失函数：可以看到，这是一个通用的损失函数的形式，当损失函数l为二元交叉熵的时候，上面的L(x)表示的就是逻辑回归的损失函数，当损失函数l为mse

weixin_39600885·2023-01-16 12:17

机器学习实战第二版---第五节：神经网络

的环境，创建第一个模型，使用keras学习库中的序贯模型1.了解keras3.shape构建如下网络：几个注意点：1.在做输出层的选择上：创建模型后必须compile（）方法来指定损失函数和要使用的优化器交叉熵

菜椒爱菜鸟·2023-01-16 11:08

（求解梯度-链式求导法则）

反向传播算法本文是根据深度学习课程图文做的笔记0.背景简单深度学习模型的基本流程：1.定义模型2.读入数据3.给出损失函数f4.梯度下降法更新参数（手动求梯度、pytorch自动求导）对于复杂模型，如100

AD_钙·2023-01-16 10:21

详解梯度消失、梯度爆炸问题

所以最终的问题就变成了一个寻找函数最小值的问题，在数学上，很自然的就会想到使用梯度下降（求导）来解决。

王魚(Virgil)·2023-01-16 10:03

08.LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks））

LSGAN摘要这样改变的好处交叉熵的原因linearLSGAN损失函数模型构架一些tips：摘要RegularGANS：鉴别器作为分类器使用sigmoidcrossentropy损失函数问题：梯度消失LSGAN

小葵向前冲·2023-01-16 09:11

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记04：Softmax回归、损失函数、图片分类数据集、详细代码实现

前文回顾：线性回归、基础优化算法、线性回归实现文章目录一、Softmax回归1.1多类分类1.1.1回归vs分类1.1.2均方损失1.2校验比例1.3Softmax和交叉熵损失1.4总结二、损失函数2.1

鱼儿听雨眠·2023-01-16 09:03

PyTorch中tensor属性requires_grad_()与requires_grad

tensor.requires_grad_()方法：x.requires_grad_(False/True)参考文献requires_grad_()与requires_grad的区别,同时pytorch的自动求导

yxbkl·2023-01-16 09:31

用Python处理一些简单的数学问题的方法

文章目录一、用SymPy库求符号解1.求极限2.求导数/偏导3.求积分4.求泰勒展开5.级数求和6.多项式的处理7.解方程（符号解）8.求微分方程的符号解二、用scipy库求数值解1.一重积分2.二重积分

江景页·2023-01-16 08:44

Dice系数与Jaccard系数关系

经过试验证明，指标损失函数的优化效果要优于逐像素的交叉熵损失函数，并且指标损失函数类Dice和Jaccard没有统计上的差别。进一步地讨论与证明Dice系数与Ja

HitStuHan·2023-01-16 08:29

交叉熵损失函数python_交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的

罗漫·2023-01-16 00:48

交叉熵损失

交叉熵损失BCELossBCEWithLogitsLossCrossEntropyLoss使用场景BCELoss全称为BinaryCrossEntropyLoss，二值交叉熵损失。

平丘月初·2023-01-15 17:30

损失函数-均方误差&交叉熵

均方差误差：交叉熵二分类交叉熵表达式中log的底数是eyi表示样本i的label正为1，负为0pi表示样本i的预测概率多分类交叉熵M:表示类别的数量yic:符号函数（0或者1），如果样本i的真实类别等于

无能者狂怒·2023-01-15 17:30

常见的损失函数学习随笔

常见的损失函数学习随笔学习目标知道分类任务的损失函数知道回归任务的损失函数在深度学习中,损失函数是用来衡量模型参数的质量的函数,衡量的方式是比较网络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的文献中名称是不一样的，主要有以下几种命名方式：分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数

最白の白菜·2023-01-15 17:30

[机器学习] Pytorch19种损失函数理解[上]— L1、MSE、CrossEntropy、KL、BCE、BCEWithLogits loss function

文章目录1基本用法2损失函数（前6种）2-1L1范数损失——L1_Loss2-2均方误差损失——MSELoss2-3交叉熵损失CrossEntropyLoss2-4KL散度损失KLDivLoss2-5二元交叉熵损失

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 17:29

BCE和CE交叉熵损失函数的区别

BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。

MSE-STAR-CVHERO·2023-01-15 17:29

CrossEntropyLoss、MSELoss、BCEWithLogitsLoss区别

基于pytorch来讲MSELoss（）多用于回归问题，也可以用于one_hotted编码形式，CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数，不用于one_hotted编码形式MSELoss

TFknight·2023-01-15 17:29

【MSE/BCE/CE】均方差、交叉熵损失函数理解

2二值交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss,BCE)2.1BCE介绍2.2pytorch中的BCELoss与自己实现的区别3交叉熵损失(CrossEntropyLoss,CE)3.1CE

寻找永不遗憾·2023-01-15 17:59

PyTorch 入坑十一：损失函数、正则化----深刻剖析softmax+CrossEntropyLoss

这里写目录标题概念LossFunctionCostFunctionObjectiveFunction正则化损失函数交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()自信息熵(信息熵)相对熵（KL散度

龙俊杰的读书笔记·2023-01-15 16:21

pytorch篇---NLLLoss与CrossEntropyLoss详解

NLLLoss做的事情主要是将输入数据取反，然后求均值CrossEntropyLoss通过网络卷积或全卷积直接获取的结果即可参与计算交叉熵损失。简单快捷，计算速度相对也快。

心惠天意·2023-01-15 16:50

一元多项式计算器 (c语言数据结构实验）

:2020.12.04报告日期:2020.12.07实验题目：一元多项式计算器一、概述此次实验实现的功能有：1.多项式加法2.多项式减法（poly1-poly2）3.多项式乘法4.多项式求值5.多项式求导

零琴辉月·2023-01-15 16:19

Pytorch的CrossEntropyLoss以及LogSoftmax和NLLLoss学习

机器学习中的分类问题常用到交叉熵作为损失函数，那么Pytorch中如何使用交叉熵损失函数呢？

cjf1699·2023-01-15 16:18

cross entropy loss = log softmax + nll loss

requires_grad=True)labels=torch.LongTensor([1,0,2])print('logits={},labels={}'.format(logits,labels))#直接计算交叉熵

wujpbb7·2023-01-15 16:48

【pytorch】Softmax，LogSoftmax，CrossEntropyLoss，NLLLoss，F.cross_entropy， F.binary_cross_entropy傻傻分不清楚？

后接NLLLossF.cross_entropy内含SoftmaxF.binary_cross_entropy不含Softmax理由Softmax之后，得到预测概率分布qi\red{q_i}qi，根据交叉熵公式可计算得到和真实分布

x66ccff·2023-01-15 16:16

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