交叉熵求导第39页

softmax 分类器

1.从两个角度理解（1）信息论中交叉熵H(p,q)=−∑xp(x)log(q(x))=H(p)+DKL(p||q)H(p,q)=−∑xp(x)log(q(x))=H(p)+DKL(p||q)p是指真实的分布

weixin_30448685·2023-01-07 09:23

8李沐动手学深度学习v2/逻辑回归（softmax回归（分类））从0开始实现

总结：softmax做预测输出交叉熵做损失函数多类别,一个样本属于每个类别的概率python中张量乘法都是对应位置元素相乘数据模型超参数参数损失函数优化算法开始训练梯度：谁要计算梯度requires.grad

xcrj·2023-01-07 09:47

机器学习——Softmax分类模型

假设有一个数组，表示中的第个元素，那么这个元素的Softmax值为：通常我们采用“交叉熵”它用来衡量两个取值为正的函数的相似性。对于两个完全相同的函数，它们的交叉熵

Eureka丶·2023-01-07 09:47

【机器学习笔记14】softmax多分类模型【下篇】从零开始自己实现softmax多分类器（含具体代码与示例数据集）

Twilight Sparkle.·2023-01-07 09:15

高等数学(上) —— 一元微分学

求极限的方法）证明极限存在：极限存在准则/极限存在定理(2个)单调有界准则夹逼定理连续连续性与间断点间断点的定义间断点的分类连续与可导连续与极限Ch2.导数2.1导数概念导数定义导数的几何意义2.2函数的求导法则导数公式复合函数的链式求导法则

码农爱德华·2023-01-07 07:00

【BERT下游任务】意图分类：2. 模型构建与损失函数

目录一、意图分类任务的MLP层二、模型主要架构三、交叉熵损失函数CrossEntropyLoss1.实例化模型2.加载数据、定义损失函数任务简介：学习一个简单的BERT意图分类项目，了解BERT进行NLP

尊新必威·2023-01-07 07:46

PyTorch中的cross_entropy损失 (交叉熵)解析

PyTorch中有torch.nn.functional.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss()区别可以参考nn与nn.functional有什么区别1.交叉熵公式其中是经过

小萨1332·2023-01-06 15:05

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数

F.cross_entropy计算交叉熵损失，代码为：loss=F.cross_entropy(out,y)其中out是网络输出的概率向量，y是真实标签，注意y是标量。

Mr.Jcak·2023-01-06 15:35

关于pytorch中的交叉熵损失函数

交叉熵损失函数中包含softmax计算。分类时标签没有转化为one-hot向量，而是作为序号。假如一共有3类，标签序号为0,1,2。softmax得到的向量为[0.7,0.2,0,1]，真实标签为1。

明日何其多_·2023-01-06 15:34

PyTorch中F.cross_entropy()函数

对PyTorch中F.cross_entropy()的理解PyTorch提供了求交叉熵的两个常用函数:一个是F.cross_entropy()，另一个是F.nll_entropy()，是对F.cross_entropy

DLANDML·2023-01-06 15:04

Pytorch中交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss()计算过程

pytorch的交叉熵损失函数是如何计算outputs和labels之间的损失的？

C_HDong·2023-01-06 15:04

pytorch中的cross_entropy函数

cross_entropy函数是pytorch中计算交叉熵的函数。

不知名的码农·2023-01-06 15:03

【pytorch】交叉熵损失函数 F.cross_entropy()

F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数，一般用于在全连接层之后，做loss的计算。其中x是二维张量，是全连接层的输出；y是样本标签值。

征途黯然.·2023-01-06 15:33

【pytorch】交叉熵损失

前言交叉熵损失本质是衡量模型预测的概率分布与实际概率分布的差异程度，其值越小，表明模型的预测结果与实际结果越接近，模型效果越好。熵的概念来自与信息论，参考资料1对交叉熵的概念做了简明的介绍，很好理解。

凯子要面包·2023-01-06 14:48

pytorch softmax_Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-12-22引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选

weixin_39975683·2023-01-06 14:47

使用交叉熵（CrossEntropyLoss）做多分类问题最后一层是否使用softmax

最近在一个自己的数据集上做多分类问题，使用的是CrossEntropyLoss作为loss，但是训练效果一直不好。就疯狂找问题，快二十天了，未果。昨天在github上找了一段代码，移植之后。训练居然有效果，在看它的模型时，发现最后一层没有加softmax，手痒就加上去了，网络又没有了学习能力。于是怀疑是不是最后一次softmax的问题。在知乎上找到了一个提问，就是关于这个的，链接如下：这是个链接和

alone_Messi·2023-01-06 14:46

Pytorch学习笔记09----Softmax与交叉熵函数

本文主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为1。

AI Chen·2023-01-06 14:15

理解pytorch损失函数Softmax、crossentropyloss交叉熵

importtorchimporttorch.nnasnnx_input=torch.randn(3,3)#随机生成输入print('x_input:\n',x_input)y_target=torch.tensor([1,2,0])#设置输出具体值print('y_target\n',y_target)#计算输入softmax，此时可以看到每一行加到一起结果都是1softmax_func=nn.

三石目·2023-01-06 14:15

调用Ishingami Homma解析函数测试PAWN算法（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述灵敏度分析分为局部灵敏度分析和全局灵敏度分析；局部灵敏度分析包括：直接求导法、有限差分法、格林函数法。

我爱Matlab编程·2023-01-06 13:44

【统计学习方法】logistic regression 逻辑斯蒂回归

统计学习方法第六章I参考资料LR回归的核心在于引入了新的平滑函数sigmoid函数，这种函数相比于感知机的符号函数sgn函数好处在于可以求导，可以求导意味着可以进行梯度下降。

zcz5566719·2023-01-06 13:11

fastai深度学习社区_使用fastai对不平衡表格数据进行加权交叉熵损失的深度学习...

fastai深度学习社区FastAIisanincrediblyconvenientandpowerfulmachinelearninglibrarybringingDeepLearning(DL)tothemasses.Iwasmotivatedtowritethisarticlewhiletroubleshootingsomeissuesrelatedtotrainingamodelforab

羊牮·2023-01-06 11:20

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 sigmoid

文章目录Sigmoid公式求导过程优点：缺点：自定义Sigmoid与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF

jasneik·2023-01-06 11:44

【动手学习深度学习】3线性神经网络

3.1.1.3.解析解3.1.1.4.随机梯度下降3.1.2线性回归的从0开始实现3.1.3线性回归的简洁实现3.2softmax回归——分类3.2.1softmax回归模型3.2.2softmax函数3.2.3交叉熵损失

sumshine_·2023-01-06 11:25

深度学习-【图像分类】学习笔记3AlexNet

传统Sigmoid激活函数的缺点：求导比较麻烦深度较深时出现梯度消失过拟合使用Dr

小威W·2023-01-06 11:23

动手学深度学习c0304softmax函数

动手学深度学习3.4softmax回归3.4.1分类问题3.4.2网络框架3.4.3全连接层的参数开销3.4.4softmax运算3.4.5小批量样本的矢量化3.4.6损失函数对数似然softmax及其导数交叉熵损失

Ysdabaicai·2023-01-06 11:53

《动手学深度学习》| 2 深度学习基础

线性回归练习2图像分类数据集（Fashion-MNIST）2.1数据集介绍2.2数据集获取2.3读取小批量2.4小结3softmax回归3.1softmax回归模型3.2softmax的矢量计算表达式3.3交叉熵损失函数

Marlowe.·2023-01-06 11:48

【神经网络传播计算过程】

反向传播法其实是神经网络的基础，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。

一圈zyy·2023-01-06 10:05

CrossEntropyLoss交叉熵损失函数，与L1,L2(MSE)优缺点和区别

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数应用：多分类，二分类问题。

SetMaker·2023-01-06 08:37

通过Python Pandas分析数据上涨下跌趋势的方法：求离散数据的差分、导数

那么可以通过分析计算该组数据的差分来模拟求出该组数据走势线的导数，然后通过求导的差分/导数情况判断该组数据的走势情况。

跨境IT全栈工程师·2023-01-06 08:28

梯度下降和最小二乘法的区别

最小二乘法跟梯度下降法都是通过求导来求损失函数的最小值，那它们有什么区别呢。

BEINTHEMEMENT·2023-01-06 00:15

「PyTorch自然语言处理系列」3. 神经网络的基本组件（中）

上下拉动翻看整个目录1.感知机：最简单的神经网络2.激活函数2.1Sigmoid2.2Tanh2.3ReLU2.4Softmax3.损失函数3.1均方误差损失3.2分类交叉熵损失3.

数据与智能·2023-01-05 23:27

半监督学习之Noisy Student

使用有标签的数据、标准交叉熵损失训练了一个EfficientNet作为教师网络。

我想静静，·2023-01-05 22:25

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification阅读笔记

2.使用有标签的数据、标准交叉熵损失训练了一个EfficientNet作为教师网络。3.用这个教师网络，在无标签数据上生成伪标签，伪标签可以是softlabel(持续分布），或者ha

Chen_Swan·2023-01-05 22:51

李沐老师 PyTorch版——线性回归 + softmax回归的简洁实现（3）

交叉熵损失函数是什么？

硕欧巴·2023-01-05 21:45

numpy搭建简易神经网络(保姆级教程)

涉及正向传播，反向传播，链式求导。参考教材：邱锡鹏《神经网络与深度学习》项目开始一、确定要创建

Tao_XXXX·2023-01-05 20:01

【神经网络】只用numpy从0到1实现神经网络

目录1.导包（基本包numpy）2.网络基本结构3.初始化函数4.激活函数5.单层前向传播6.完整的前向传播7.交叉熵损失函数8.转换函数（概率->类别）9.求解准确率10.单层反向传播11.完整的反向传播

死亡只在一瞬间·2023-01-05 20:59

机器学习——逻辑回归算法

二、数学推导1.Sigmoid函数2.损失函数3.求导过程总结前言最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归中涉及得数学公式推导以及算法的代码实现进行记录！

风继续吹x·2023-01-05 19:55

机器学习、深度学习、强化学习

目录机器学习为什么MSE不适用于分类问题、交叉熵不适用于回归问题？4、有哪些文本表示模型5、图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解这个问题？

fighting233·2023-01-05 19:46

【机器学习】信息熵、交叉熵、相对熵

信息熵、交叉熵、相对熵（KL散度）参考链接：一文彻底搞懂信息熵、相对熵、交叉熵和条件熵（含例子）信息熵H(X)=−∑i=1Np(xi)log⁡p(xi)H(X)=-\sum_{i=1}^N{p(x_i)

秋天的波·2023-01-05 16:40

交叉熵到底是什么——交叉熵与极大似然估计法的联系与区别

首先定量的衡量两个模型之间的差异有这些：1、最小二乘法，2、极大似然估计法，3、交叉熵交叉熵主要使用了熵这个概念，将模型转换成熵这么一个数值，然后再使用这个数值去比较不同的模型之间的差异信息。

小鸡炖蘑菇@·2023-01-05 14:35

损失函数与极大似然估计的联系 | 交叉熵的理解与变化

文章目录极大似然平方损失原文解析交叉熵原文解析logistic的特殊化维度问题交叉熵的信息论理解原文解析信息量信息熵交叉熵softmax+交叉熵深度学习需要定义损失函数，其中，线性回归的损失函数是平方损失

亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-05 14:35

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）1.无标签样本1.1.数据集1.2.公式推导2.有标签样本2.1.数据集2.2.公式推导3.参考先说结论：极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）完全等价我们从无标签和有标签两个角度来证明这个结论

不喝也中·2023-01-05 14:34

最大似然估计、交叉熵、KL散度的联系与区别

深度学习中交叉熵和KL散度和最大似然估计之间的关系机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(crossentropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系，查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的

进击的程序·2023-01-05 14:34

极大似然估计与逻辑回归的交叉熵

1极大似然估计（1）示例（2）原理上面示例的依据是：什么样的原因最有可能让事件A发生，而不是让事件B或事件C发生，那么这个原因就是真实的原因。通俗理解来说，就是利用已知的样本的结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的原因，在极大似然估计中，所谓的“原因”指的是模型参数值！换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。极大

weixin_44457930·2023-01-05 14:33

交叉熵损失函数和似然估计_交叉熵和极大似然估计的再理解

对于一个多分类问题(假设为类)，有数据集。我们希望建立模型去建模概率分布，模型参数为。我们使用损失函数评估模型的好坏，可以采用两种方式来导出。极大似然估计由于是多分类问题，故样本空间上的满足某个Categoricaldistribution。由Categoricaldistribution定义知，其中，是分布的参数，也是分布的输出概率向量。是one-hot编码的标签向量。例如对于一个天气4分类问题

普和司·2023-01-05 14:31

神经网络中怎么解决梯度消失问题

在深度网络中，网络参数的学习是通过反向传播的链式求导法则来求Loss对某个参数的偏导数，然后进行参数更新的。

Echo-z·2023-01-05 14:31

交叉熵损失和极大似然估计

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197信息熵信息熵是消除不确定性所需信息量的度量信息熵是信息的不确定程度信息熵越小，信息越确定\(信息熵=\sum\limits_{x=1}^n(信息x发生的概率\times{验证信息x所需信息量})\)今年中国取消高考了，这句话我们很不确定(甚至心里还觉得这TM是扯淡)，那我们就要去查证了，这样就需要很多信息量(去查证)

weixin_30532369·2023-01-05 14:31

交叉熵和最大似然估计之间的关系

在分类的网络模型中，我们常常使用交叉熵作为损失函数，今天来梳理一下这些知识点。

liguiyuan112·2023-01-05 14:30

极大似然估计和交叉熵

文章目录一、前言二、极大似然估计三、交叉熵1.信息论2.交叉熵损失函数四、总结一、前言对于一个多分类问题(假设为KKK类),有数据集D={(xi,yi)∣i}D=\{\(x_i,y_i\)\midi\}

言山兮尺川·2023-01-05 14:28

从极大似然估计推出多分类交叉熵损失函数

传统的数理统计以往，我们有二项、几何等等比较简单的分布，假设随机变量服从这些分布，然后用MLE估计这些分布概率密度式当中的参数。NeuralNetwork但是在现实当中数据的分布是未知且复杂的，我们无法去假设它们服从二项、几何等等这些简单的分布。于是我们根据问题的性质，定制神经网络，其中有庞大的参数，这个神经网络就可以视为真实世界的概率分布。有了神经网络，问题变得和传统的数理统计一样了，我们需要估

构建的乐趣·2023-01-05 14:58

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