交叉熵求导第36页

【PyTorch基础教程21】进阶训练技巧（损失函数、学习率、模型微调、半精度训练）

注意涉及到数学运算时，我们最好全程使用PyTorch提供的张量计算接口，这样就不需要我们实现自动求导功能并且我们可以直接调用cuda。

山顶夕景·2023-01-15 15:31

第二章.线性回归以及非线性回归—多元线性回归

3.梯度下降法求解多元线性回归1).公式：①.求导之后的公式：4.实战1：梯度下降法—多元线性回归：1).CSV中的数据：以一家快递公司送货为例：X1-运货里程X2-运货次数Y：总运输时间2).代码impo

七巷少年^ω^·2023-01-15 11:56

Python_机器学习_算法_第2章_2. 线性回归

线性回归简介学习目标1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归模型介绍3小结2.2线性回归api初步使用学习目标1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程3小结学习目标2.3数学:求导学习目标

管程序猿·2023-01-15 11:19

torch.autograd.grad的使用初步

创建可以求导的张量#createatensorandrequiresgradx=torch.tensor(1.).requires_grad_(True)x=torch.tensor(1.,requires_grad

Shengkun Wu·2023-01-15 11:35

为什么要使用heatmap而不是回归的方法做关键点检测任务

使用回归的方法直接回归关键点，优化的是离散值目标，不具备连续性，不可微，不能直接求导计算，从而导致训练难以收敛。

杨志森的技术博客·2023-01-15 10:52

tensorflow2自制数据集实线猫狗分类

使用relu激活函数激活，采用分类交叉熵用于loss评判，softmax进

qq_27327279·2023-01-15 10:17

pytorch的应用---神经网络模型

5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定规则更新网络的权重关于torch.nn:使用Pytorch来构建神经网络,主要的工具都在torch.nn包中.nn依赖于autograd来定义模型,并对其自动求导

故里_·2023-01-15 09:26

PyTorch - 损失函数

文章目录L1范数损失SmootchL1Loss均方误差损失二分类交叉熵损失CrossEntropyLoss和NLLLoss计算交叉熵损失KL散度损失余弦相似度损失多分类多标签损失L1范数损失实际上就是曼哈顿距离

伊织code·2023-01-15 09:26

pytorch-损失函数和优化器理解

这里举一个例子：对于分类问题，pycharm专门提供了的交叉熵损失函

THEENDOFTHEICE·2023-01-15 09:24

卷积神经网络笔记

重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消神经网络的传播都是形如Y=WX+b的矩阵运算；为了给矩阵运算加入非线性，需要在隐藏层中加入激活层；输出层结果需要经过Softmax层处理为概率值，并通过交叉熵损失来量化当前网络的优劣

初岘·2023-01-15 08:33

目标检测笔记

（4个位置）对于分类的概率，使用交叉熵损失位置信息具体的数值，使用MSE均方误差损失（L2损失）在目标检测当中，对bbox主要由两种类别。

初岘·2023-01-15 08:58

pytorch速成笔记

我们还可以利用Sequential简便实现损失函数及反向传播：交叉熵损失函数：反向传播优化器模型的保存与读取：讲解都在代码里面…加载数据集：impo

咸鱼不闲73·2023-01-15 08:21

Pytorch基础（九）——损失函数

常见的损失函数包括：MSE（均方差,也可以叫L2Loss），CrossEntropyLoss（交叉熵），L1Loss（L1平

人狮子·2023-01-14 22:44

交叉熵损失函数的进化路程

一.交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）1.公式与性质交叉熵代价函数同样有两个性质：非负性：目标就是最小化代价函数克服方差代价函数更新权重过慢的问题导数中没有σ′(z)这一项，权重的更新是受

有点方·2023-01-14 15:12

交叉熵损失 & Dice系数和IOU之间的区别和联系

一文搞懂交叉熵损失Dice系数和IOU之间的区别和联系dice系数（dicesimilaritycoefficient）和IOU（intersectionoverunion）都是分割网络中最常用的评价指标

元宇宙MetaAI·2023-01-14 15:09

数值计算求导数

求导数公式是直接给出来，可以看第四个课件里面给的公式x0=0.6;h=0.1;df2=(f(x0)-f(x0-h))/hdf3=1/2/h*(-3*f(x0)+4*f(x0+h)-f(x0+2*h))%

过过过过儿·2023-01-14 10:46

深度学习入门——数值微分，求导数

#coding:utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt#------------------定义微分函数-------------------------------------------------------------defnumerical_diff(f,x):h=1e-04#0.0001利用极小值，但不能产生舍入误差return(

我是小杨我就这样·2023-01-14 10:15

matlab 离散数值求导,在MATLAB中计算数值导数的最佳方法是什么？

这些只是一些快速肮脏的建议.希望有人会发现他们有帮助！你有符号功能还是一组点？>如果你有一个符号功能,你可能可以分析地计算导数.(可能的话,如果这样做很简单,你就会做到这一点,你不会在这里寻找替代品.)>如果您具有符号功能,无法分析计算导数,您可以随时评估一组点上的函数,并使用本页列出的其他方法来评估导数.>在大多数情况下,您有一组点(xi,fi),并且必须使用以下方法之一….你的网格是平均的还是

weixin_39854867·2023-01-14 10:13

基于MATLAB的数值微分与拟合多项式求导

目录前言一.数值微分算法中心公式一：中心公式二：二.中心差分算法及其MATLAB的实现方法例题一三.用插值、拟合多项式求导数例题二四.二元函数的梯度计算前言由导数的定义得：进行细化区分为三种：（1）向前差商公式

唠嗑！·2023-01-14 10:40

[数值计算-19]：万能的任意函数的数值求导数方法

https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120378620目录第1章前言第2章导数的数值定义第3章导数的数值计算3.1定义支持任意一元函数的求导的函数

文火冰糖的硅基工坊·2023-01-14 10:08

PyTorch学习DAY1定义以及张量的操作

它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络。

沙鳄鱼·2023-01-14 10:34

day08-----pytorch

34405401/122277501.深度学习介绍2.常见神经网络结构介绍2.1前馈神经网络2.2反馈神经网络2.3图网络3.深度学习框架4.PyTorch4.1Storage和Tensor4.2自动求导

遨游的菜鸡·2023-01-14 10:04

数学建模---数值微积分

从而，在实际应用中求导

热爱生活的hhpp·2023-01-14 10:22

GRU门控循环单元自学笔记（动手学深度学习）

前言：在上一章节中，通过对RNN模型计算图进行反向传播链式求导推理，可以看出普通RNN模型可能存在梯度爆炸或梯度消失的问题（因为存在矩阵的次幂项）。

王大大可·2023-01-14 10:50

神经网络反向传播算法（BP算法）

传播原理：反向传播主要依赖于链式法则复合函数求导如下图，y是复合函数：反向传播的优

若只如初見~~·2023-01-14 00:59

AlexNet学习

数据集ILSVRC，是imagenet的子集有1000个类别亮点首次利用GPU进行网络加速使用ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数（求导麻烦，梯度消失）LRN局部响应归一化。

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

每日一学：洛必达法则及其使用条件

每日一学：洛必达法则及其使用条件每日一学：洛必达法则及其使用条件洛必达法则使用洛必达法则的条件每日一学：洛必达法则及其使用条件洛必达法则洛必达法则是在一定条件下通过分子分母分别求导再求极限来确定未定式值的方法

自由堂·2023-01-13 19:36

paddle静态图训练，训练集和测试集效果都有很好，但验证集上效果很差

如果使用这样的方式进行训练main_program=fluid.default_main_program()cost=fluid.layers.cross_entropy(input=model,label=label)#交叉熵损失函数

欧阳罢笔·2023-01-13 19:26

回归，分类评价指标及案例

b、MSE（MeanSquareError）均方误差通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。用了MSE为代价函数的模型因为要最小

古月a·2023-01-13 17:01

RuntimeError: all elements of input should be between 0 and 1

torch.nn.BCELoss(weight=None,reduction='mean')这个类实现了二分类交叉熵。

AI界扛把子·2023-01-13 16:12

最小二乘法介绍

公式：下面主要介绍用矩阵求导的推导和最小二乘法的几何解释（此时y(x)为线性函数）。在最小二乘法的基础上求

kfcc1997·2023-01-13 16:41

多元线性回归（高斯分布---＞最小二乘法）

深入理解回归2.2、误差分析2.3、最大似然估计2.4、高斯分布-概率密度函数2.5、误差总似然2.6、最小二乘法MSE2.7、归纳总结升华3、正规方程3.1、最小二乘法矩阵表示3.2、矩阵转置公式与求导公式

代码简史·2023-01-13 16:11

最小二乘法推导及实现

在高等数学中，要求一个函数的最小值的思路为：1.对函数求导2.让导数等于0求某一个w,b使得L最小先对L求偏导∂L∂b=∂∑i=1n(wxi

paradise smile·2023-01-13 16:10

一文掌握 TensorFlow 基础

TensorFlow是一个深度学习库，由Google开源，可以对定义在Tensor(张量)上的函数自动求导。

Alice熹爱学习·2023-01-13 11:20

激活函数的选择

局限性：在逆向传播中使用链式求导法则对神经网络模型中的权重调整幅度进行计算时，多个较小的梯度相乘后，会严重影响神经网络参数的调整，第一层的初始权重很难通过反向传播发生变化，容易出现梯度消失的状况。

ciaowzq·2023-01-13 10:56

Pytorch：交叉熵损失(CrossEntropyLoss)以及标签平滑(LabelSmoothing)的实现

文章目录0.前言1.浅谈CrossEntropyLoss代码实现2.浅谈LabelSmoothing代码实现3.实验验证0.前言一般情况下我们都是直接调用Pytorch自带的交叉熵损失函数计算loss，

我是大黄同学呀·2023-01-13 09:39

模型评估指标总结笔记——回归/分类/聚类

缺点：由于有绝对值，使得某些点无法求导。（2）MSE（均方误差）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。缺点：MSE与我们目标变量的量纲不一样。

什么都一般的咸鱼·2023-01-13 08:05

NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）

NLP笔记：浅谈交叉熵（crossentropy）0.引言1.交叉熵的定义1.信息熵2.相对熵（KL散度）3.交叉熵2.交叉熵的实现1.tensorflow实现2.pytorch实现3.tensorflow

Espresso Macchiato·2023-01-13 08:17

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--数值微分、梯度法

像这样用微小的差分求导数的过程就称为数值微分而基于数学推导式推导的导数称为解析性求

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:36

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--神经网络的梯度

以交叉熵误差函数举例子：假设权重变化的函数是w，而w就是t的函数，所以有：代码实现：importos,sysimportnumpyasnpsys.path.append(os.pardir)defsoftmax

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:28

矩阵对矩阵求导，标量对矩阵求导，链式法则

bdZdX=dZdY∗dYdX\frac{dZ}{dX}=\frac{dZ}{dY}*\frac{dY}{dX}dXdZ=dYdZ∗dXdY是错误的写法，因为维度不一致:dZdX或dZdY是标量对矩阵求导

防搞活机·2023-01-12 21:03

tf2梯度计算为None的情况

一般来说结果为None，表示输入变量之间没有构成可求导的关系，同时也需要理解tf.GradientTape()求导的原理，是根据输入的target和source构建好的图进行求导，其中的变量可以视为节点

正在吃饭的派大星·2023-01-12 21:32

torch.autograd在写求导代码时，参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None，不可训练参数梯度可以不是None

torch.autograd在写求导代码时，参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None，并且不可训练参数的梯度可以不为None，但是反向传播后查询其梯度时只有None与之对应，

skk1faker·2023-01-12 21:31

1、Pytorch初见

深度学习learing1、PyTorch初见2、开发环境安装3、回归问题1、Pytorch初见深度学习learing前言一、GPU加速gpu_accelerate.py二、自动求导autograd_demo.py

Chance Z·2023-01-12 20:24

白话机器学习数学——梯度下降与牛顿迭代

由于机器学习的模型涉及多个函数的变量及参数值，我们无法通过简单的多元函数求导找到函数的极值点。因此通常我们采用迭代法，从一个初始点x0x_0x0开

伯纳乌纯白·2023-01-12 19:12

《白话机器学习》（一）机器学习算法推导过程中的数学基础知识

一.向量、矩阵求导１．∂Ax→∂x→=AT\frac{\partial{A\overrightarrow{x}}}{\partial\overrightarrow{x}}=A^T∂x∂Ax=AT２．

四叶草hah·2023-01-12 19:07

第二章.线性回归以及非线性回归—梯度下降法

,θ1)到达一个全局最小值或局部极小值2.图像分析：1).图像层面分析代价函数：①.红色区域表示代价函数的值比较大，蓝色区域表示代价函数的值比较小②.先给(θ0,θ1)赋一个初始值，然后进行迭代（就是求导

七巷少年^ω^·2023-01-12 18:52

语义分割损失函数系列(2):IoU损失

交叉熵损失函数好用是好用，但当数据存在严重的不平衡问题的时候，会导致结果特别糟糕，特别是在医学图像分割问题中，一般目标区域都比较小，背景区域比较大，此时用交叉熵损失函数的话得到的结果就不太好。

spectrelwf·2023-01-12 16:34

深度学习_准备工作

而Relu函数不会Softmax：学习率问题学习率过高过或过低都不行反向传播：反向传播即在更新w的时候需要做的事情一步一步的反向求导更

沧海磐石·2023-01-12 14:53

python随机分组的思路_「Python」每日一练：学生学习小组分组程序

编程要求：（1）要求使用嵌套列表保存数据；（2）要求导入随机数模块思路分析（1）首先将学生名单，用列表表示，使用随机数函数将列表元素随机排序。

weixin_39949954·2023-01-12 14:23

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