交叉熵求导第45页

一文搞懂F.cross_entropy中的weight参数

交叉熵是在分类任务中常用的损失函数，对于样本均衡的分类任务我们可以直接使用。但当我们面对样本类别失衡的情况时，导致训练过程中的损失被数据量最多的类别的主导，从而导致模型不能被有效的训练。

fpan98·2022-12-21 12:01

2022 年 15 种最受欢迎的应用程序开发编程语言

应用程序最初旨在帮助提高生产力，例如电子邮件、日历和联系人数据库，但公众对应用程序的需求导致迅速扩展到其他领域，例如手机游戏、工厂自动化、GPS和基于位置的服务、订单跟踪和购票。

IT孔乙己·2022-12-21 10:16

【深度学习基础】01激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax系列及对应的变体

目录Sigmoid系列1.优点：输出[0,1]、平滑易于求导2.缺点：计算量大、梯度消失、不易收敛3.Sigmoid变体：HardSigmoid、Swish、Tanh系列1.优点：缓解梯度消失和不易收敛问题

TianleiShi·2022-12-21 08:40

矩阵求导（标量对矢量求导）

文章目录前言一、标量对向量求导二、例子1.y=wT∗xy=w^T*xy=wT∗x2.y=xT∗wy=x^T*wy=xT∗w2.y=xT∗An∗n∗xy=x^T*A_{n*n}*xy=xT∗An∗n∗x总结前言矩阵求导的学习记录一

七味老友·2022-12-21 08:38

交叉熵理解

Likelihood(似然)与MaximunLikelihoodEstimation似然与概率概率是已知模型的参数，求某个事情发生的可能性。概率可以表示为p(x∣Θ)p(x|\Theta)p(x∣Θ)似然是根据统计信息，推测产生这种统计结果的可能参数，似然可表示为L(x∣Θ)L(x|\Theta)L(x∣Θ)在结果和参数相互对应时，概率与似然在值上是相等的，但是意义并不相同。极大似然估计中采样需满

Simon---Chen·2022-12-21 07:03

Python编程实现用KNN算法对红酒分类功能

一、任务要求导入红酒数据集（load_wine），编写Python代码，完成以下任务：1、实现计算平均酒精含量的功能；2、实现对数据的标准化；3、使用kNN算法实现红酒分类功能二、代码实现fromsklearn.datasetsimportload_wineimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromskle

作业写不完的卑微小cookie·2022-12-20 20:22

深度学习的数学-导数和偏导数

文章目录前言正文导数的定义导数的含义及常见函数导数导数的性质分数的求导导数和函数最小值的关系（重点）函数的增减表偏导数多变量函数偏导数的求解（重点）多变量函数的极值问题（重点）躲不掉的拉格朗日总结前言本章主要记录机器学习里边比较重要且非常容易成为初学者拦路虎

藏锋入鞘·2022-12-20 19:05

机器学习中的数学基础--高等数学基础（一）

**机器学习中的数学基础--第一天**学习内容O(n)与o(n)极限求导方法费马定理拉格朗日中值定理泰勒展开学习内容1.0（n）与o（n）2.极限3.导数4.求导方法5.费马定理6.函数逼近7.泰勒展开

WslWslYYX·2022-12-20 19:02

人工智能数学基础--导数3：隐函数求导、对数求导法、参数方程求导法

一、隐函数概念用y=f(x)这种方式定义的函数叫显函数，而隐函数是指没有使用这种方式定义，而是用类似F(x,y)=0这种方程方式来定义x和y关系的方式。一般地，如果变量x和y满足一个方程F(x,y)=0，在一定条件下，当x取某区间内的任一值时，相应地总有满足这方程的唯一的y值存在，那么就说方程(x,y)=0在该区间内确定了一个隐函数。把一隐函数化成显函数，叫做隐函数的显化。例如从方程x+y-1=0

LaoYuanPython·2022-12-20 19:31

高等数学(微分学)

目录一.导数的定义二.导数的几何意义三.可导性四.直接求导法五.复合函数求导五.高阶导数六.隐函数的导数七.参数函数的导与微分一.导数的定义导数的定义1:\quadf′(x0)=lim⁡Δx→0ΔyΔx

亦可呀·2022-12-20 14:12

交叉熵损失函数分类_BCE和CE交叉熵损失函数的区别

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。

ARUANTOU·2022-12-20 13:54

Focal Loss——挖掘困难样本，用于对抗样本不平衡

Focalloss我觉得直观感觉的话还是比较简单的，其实就是，增大Loss大的样本对梯度的贡献来看一个对比，下面这个是交叉熵损失函数，其中ti是第i个样本xi的target，pi是模型预测xi属于类i的概率

量化橙同学·2022-12-20 13:52

【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇：【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种

1.BCELossBCELoss又叫二分类交叉熵损失，顾名思义，它是用来做二分类的损失函

咕里个咚·2022-12-20 13:50

Pytorch损失函数cross_entropy、binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别

在做分类问题时我们经常会遇到这几个交叉熵函数：cross_entropy、binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits。

Joker 007·2022-12-20 13:36

Logistic回归 - 损失函数推导(最大似然&交叉熵)

最大似然估计角度解释交叉熵角度解释LogisticLogisticLogistic回归LogisticLogisticLogisti

momentum_·2022-12-20 13:04

torch叶子节点才能保存grad，叶子节点如何修改才不变为中间节点，保留grad呢？使用data

#梯度存储在自变量中,grad属性中importtorchx=torch.tensor([3.0,5],requires_grad=True)#x设为可以求梯度，由他生成的变量均可求导x1=torch.tensor

look老猫·2022-12-20 13:04

信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)

信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)文章目录信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)1.信息量与熵2.KL散度与交叉熵交叉熵与LogisticLogisticLogistic回归后续待补充我们知道同为正态分布的两个模型可以通过均值和方差进行模型之间的差异比较

momentum_·2022-12-20 13:33

建立tensor_叶子节点和tensor的requires_grad参数

在学习pytorch的计算图和自动求导机制时，我们要想在心中建立一个“计算过程的图像”，需要深入了解其中的每个细节，这次主要说一下tensor的requires_grad参数。

聊点学术·2022-12-20 13:03

Pytorch is_leaf 叶子张量

pytorch的叶子张量理解什么是叶子张量什么是叶子张量每个张量都有一个is_leaf属性用来判断是否为叶子节点只有当requires_grad=True时我们才会记录该tensor的运算过程，并且为自动求导做准备

alien丿明天·2022-12-20 13:03

leaf 叶子(张量)

我们都知道tensor中的requires_grad()属性，当requires_grad()为True时我们将会记录tensor的运算过程并为自动求导做准

Xiao J.·2022-12-20 13:03

pytorch 笔记：叶子张量

对于tensor中的requires_grad()属性,当requires_grad()为True时我们将会记录tensor的运算过程并为自动求导做准备

UQI-LIUWJ·2022-12-20 13:02

第2章 Pytorch基础2

链接2.5Tensor与Autograd在神经网络中，一个重要内容就是进行参数学习，而参数学习离不开求导，Pytorch是如何进行求导的呢？

sunshinecxm_BJTU·2022-12-20 13:01

Pytorch学习笔记（一）——自动求导和叶子节点

二、叶子节点的作用PyTorch有自动求导的功能，当requires_grad=True时，PyTorch会自动记录运算过程，缓存运算中的中间参数，为自动求导做准备。

Candyerer·2022-12-20 12:00

以GradCAM为例的衍生算法分析

输入image通过CNN提取特征，经过FCLayer后得到某一类的logit，对其求导数，将每个channel的经过GAP处理，即可得到每一个channel对应的权重，再与channel对应相乘再累加

Vector Jason·2022-12-20 11:56

PyTorch：常见错误 inplace operation

有的时候会比较好发现，例如下面的代码：importtorchw=torch.rand(4,requires_grad=True)w+=1loss=w.sum()loss.backward()执行loss对参数w进行求导

强劲九·2022-12-20 10:59

Pytorch(pip安装示例）

PyTorch提供的两个高级功能：GPU加速张量计算（如Numpy）动态神经网络，可自动求导，很灵活1、我的安装配置：pytorch1.12.1/python3.7/windows/cuda11.72、

Ama_tor·2022-12-20 09:22

torch的交叉熵损失函数(cross_entropy)计算(含python代码)

1.调用首先，torch的交叉熵损失函数调用方式为：torch.nn.functional.cross_entropy(input,target,weight=None,size_average=None

zy_destiny·2022-12-20 07:33

关于label smoothing(标签平滑)

然后计算交叉熵损失函数：这就会导致真实标签

阿飞没有花福蝶·2022-12-20 05:13

常用损失函数

常见损失函数文章目录常见损失函数引言回归1.均方差2.平均绝对误差(MAE)3.均方根误差(RMSE)4.交叉熵分类二分类多分类引言无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。

早睡的叶子·2022-12-19 19:05

一个关于数列递推的证明

(−1)r=1证明思路1构造函数，求导解微分方程，分部积分得出。证明:构造F(x)=∑k=0n∑r=0k(x)rr!(n−k)!(1)F(x)=\sum_{k=

心态与习惯·2022-12-19 19:04

pytorch 的一些介绍以及常用工具包展示

pytorch常用工具包四、pytorch注意点五、pytorch理解六、pytorch-Tensor1.tensor数据类型2.创建tensor相关的API3.tensor对象的API七、python自动求导八

人工智能有点·2022-12-19 18:34

机器学习—优化器与正则化

直接法就是直接对损失函数求导找出损失函数的全局最小值，但是这种方法具有两个局限性，首先损失函数必须是凸函数，其次损失函数倒数等于0的时候必须有闭式解，比如求解线性回归时，涉及到的矩阵的逆，可有些时候矩阵是不存在逆的

AI不错哟·2022-12-19 17:13

【图像分割】灰狼算法最小交叉熵多阈值图像分割【含Matlab源码 903期】

⛄一、最小交叉熵多阈值图像分割简介1单阈值分割设有两个概率分布P={p1,p2,…,pN}和Q={q1,q2,…,qN},交叉熵度量它们之间的信息量差异。

Matlab领域·2022-12-19 16:02

【图像分割】基于灰狼算法优化最小交叉熵多阈值图像分割matalb源码

一、简介1前言：\灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer，GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。\2算法原理：\灰狼隶属于群居生活的犬科动物，

Matlab科研辅导帮·2022-12-19 16:02

交叉熵损失函数从原理到代码

交叉熵损失函数从原理到代码熵交叉熵Pytorch_API&公式小结损失函数使用场景二分类交叉熵损失函数二分类交叉熵损失函数多分类KL散度回归熵信息熵-百度百科通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量

STUffT·2022-12-19 16:00

python计算二次函数_python构建计算图2——全连接层

(好久不更~)前文中，参照tensorflow的方式实现了简单的自动求导。接下来要在自动求导的基底(模板)上搭建简单的bp神经网络。计算图前文曾多次提到计算图，关于什么是计算图，有很多种说法。

weixin_39677027·2022-12-19 15:32

OpenCV-Python图像梯度 Sobel算子

图像的梯度计算的是图像变化的速度，对于边缘部分呢灰度值变换大，梯度值也大，相反则灰度值变化小，梯度值小Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。

imxlw00·2022-12-19 14:39

线性回归——基本使用和特点分析

线性回归的原型：y=wx+b代价函数：最小二乘法构造（y-y'）**2.sum()目标函数：对代价函数求导=0，找全局最小值对应W值线性回归特点：线性回归一定是一条直线，可能容易欠拟合；线性回归求解效率高特征选择

Sophia&Anna·2022-12-19 13:32

Unet代码详解（三）损失函数和miou计算

所有代码来自博主Bubbliiiing，十分感谢1.相关函数（1）上采样函数Interpolate(2)交叉熵损失函数CrossEntropyLoss二.损失先贴一段训练时的损失计算代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnndefCE_Loss

smallworldxyl·2022-12-19 09:50

torchcrf的简单使用

3.如何联合CRF的损失函数和自己的网络模型的交叉熵损失函数进行训练？

dognoline·2022-12-19 09:16

多分类 - 手写识别体-3层

需具备知识：二元函数的偏导数的求解和意义链式法则求导数据集的下载使用以下git命令克隆：gitclonehttps://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning

ScrapingBoy·2022-12-19 09:29

【PyTorch】深度学习实践之用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）

本文目录多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入网络设计Loss：课后练习1：交叉熵损失vsNLL损失解答：MNIST问题：模型设计：实现代码：1.准备数据转为格式为C*W*H值为0-1的Tensortransform

zoetu·2022-12-19 09:56

pytorch — 学习笔记

文章目录pytorch—学习笔记一、文档二、pytorch语法（一）辅助函数（二）数据结构三、pytorch用法（一）自动求导1.张量2.梯度3.计算图4.inplcae5.动态图（二）神经网络1.torch.nn2

pentiumCM·2022-12-19 09:25

Python图像锐化与边缘检测之Sobel与Laplacian算子详解

目录一.Sobel算子二.Laplacian算子三.总结一.Sobel算子Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。

·2022-12-19 08:57

17、损失函数

常见损失函数分类任务（交叉熵损失函数）多分类任务例子代码实现importtensorflowastfy_true=[[0,1,0],[0,0,1]]y_pre=[[0.05,0.9,0.05],[0.3,0.2,0.5

C--G·2022-12-18 20:28

离散数据的求导-数学理论和代码实现(c++)

离散数据的求导-数学理论和代码实现(c++)泰勒展开公式：其中:x就是我们数据的序列号了，x∈[0:100），x0=0，x1=1…x98=99。f(x)也就是我们的数据集了，数据集合的大小是100。

Nova555·2022-12-18 16:05

Educode--全连接层和激活函数的反向传播的实现

神经网络的反向传播在之前的实训中，我们学习了神经网络通过反向传播来计算每个参数的梯度，同时反向传播的核心思想是求导的链式法则，即：∂x∂l=∂f(x)∂l⋅∂x∂f(

风落寒冬·2022-12-18 09:31

图文+代码分析：caffe中全连接层、Pooling层、Relu层的反向传播原理和实现

维度K_，zz维度N_，则权值矩阵维度为N_行*K_列，batchsize=M_全连接层每个输出zi=b+∑jwijajzi=b+∑jwijaj1.1bottom_diff计算：对bottom_data求导

l_____r·2022-12-18 09:56

深度学习入门之神经网络的学习

文章目录从数据中学习数据驱动一种方案训练数据和测试数据损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数数值微分的例子偏导数求解两个关于偏导数的例子题目一题目二梯度梯度法神经网络的梯度学习算法的实现

空LA·2022-12-18 09:54

【车间调度】基于遗传算法实现产品自动排序问题matlab源码

其主要特点是直接对结构对象进行操作，因此不同于其他求解最优解的算法，遗传算法不存在求导和对函数连续性的限定，采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。

Matlab科研辅导帮·2022-12-18 09:18

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