交叉熵求导第48页

激活函数——tanh函数

其曲线如下所示：**ii:**求导参考资料：https://baike.baidu.com/item/tanh/19711736?fr=aladdin

S6969S·2022-12-13 07:52

pytorch 介绍

不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络.PyTorch提供了两个高级功能：1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）2.包含自动求导系统的深度神经网络与tensorflow,caffe

路新航·2022-12-12 19:38

第3关：Lambda 表达式——python求函数f的导数

帮一个非计算机科班的作业(educoder上的），感觉有点绕，题目如下：如需答案，直接翻到最后就行刚开始自己百度上直接搜，基本上都是用的库函数去求导的，然后自己仔细思考了一会儿，通过了，在此分享给各位学弟学妹参考

qq_43620191·2022-12-12 17:34

贝叶斯HPO基本流程

面对这个问题，无论是从单纯的数学理论角度，还是从机器学习的角度，我们都已经见过好几个通俗的思路：1我们可以对f(x)f(x)f(x)求导、令其一阶导数为0来求解其最小

吓得我泰勒都展开了·2022-12-12 16:22

自己的思路-套Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch-master语料处理流程

（当时报错提示“交叉熵要让目标值从0开始”）转换成txt格式，编码要为“utf-8”内容和格式的分

代码小学渣·2022-12-12 14:29

0901权重衰退

处理过拟合控制模型容量：1.模型参数变少2.模型参数范围变小权重衰退：为处理过拟合的用得比较多的方法最理想的状态是达到0.1/2是为了求导后计算方便（系数为1了）前面是严格限制了范围，故为硬性限制，而此处是增加了一个罚项

不玩游戏的小菜鸡·2022-12-12 14:18

pytorch中交叉熵损失函数的细节

目前pytorch中的交叉熵损失函数主要分为以下三类，我们将其使用的要点以及场景做一下总结。

Mr_health·2022-12-12 14:16

交叉熵损失函数

交叉熵常用于分类任务中，如有一张牛的图片，经过一个神经网络，softmax函数输出牛的概率为0.8，羊的概率为0.1，猴的概率为0.1。

风来12·2022-12-12 14:44

1.Softmax回归模型实现MNIST手写数字分类（python代码详解）

Softmax回归模型实现MNIST手写数字分类（python代码详解）关键点：Softmax回归处理多分类问题，其是Logistic回归在多分类问题上的推广softmax回归使用交叉熵损失函数来学习最优的参数矩阵

十二十二呀·2022-12-12 13:37

唐宇迪学习笔记8：逻辑回归算法

机器学习算法选择3、逻辑回归的决策边界Sigmoid函数1、公式2、图像3、解释二、化简与求解Sigmoid函数1、预测函数2、分类任务3、解释Logisticregression1、似然函数2、对数似然3、求导过程

小丑呀~·2022-12-12 13:32

自己动手用Python编写神经网络

第一章介绍了神经网络中所用的数学思想，包括矩阵乘法，矩阵求导等。第二章介绍如何使用Python实现一个三层的全连接神经网络（或者说多层感知机网络，MLP），识

花花生·2022-12-12 12:02

目标检测常用损失函数

在求分类时会遇到0-1损失，交叉熵损失，在求回归框的时候需要用到L1损失、L2损失以及各种IoU损失。而我们本身又不是很了解这些损失函数，网上的教程大多是走数学推理的路子，让人费解。

@会飞的毛毛虫·2022-12-12 12:00

损失函数是如何设计出来的

spm_id_from=333.788&vd_source=e13ed5ec556f20f3f3c29fffcc596924交叉熵损失函数：https://www.bilibili.c

CV界的文盲·2022-12-12 12:30

机器学习笔记

回归问题2.1.2分类问题2.2无监督学习2.2.1聚类2.2.2降维3机器学习的三个基本要素3.1模型3.2学习准则3.2.1损失函数3.2.1.10-1损失函数3.2.1.2平方损失函数3.2.1.3交叉熵损失函数

m0_73930236·2022-12-12 10:58

binary_crossentropy（二元交叉熵）的定义

binary_crossentropy（二元交叉熵）的定义https://www.cnblogs.com/sunrise-keephungary/p/10056027.html

火星种萝卜·2022-12-12 08:24

pytorch基础（二）：构建简单的神经网络

文章目录前言一、使用numpy完成神经网络二、使用tensor完成神经网络三、pytorch的自动求导四、补充说明总结前言本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度

麻衣带我去上学·2022-12-12 08:59

二分类问题（损失函数采用交叉熵）

importtimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFx_data=torch.tensor([[1],[2],[3]],dtype=torch.float32)y_data=torch.tensor([[0],[0],[1]],dtype=torch.float32)

应该没问题·2022-12-12 07:51

权重衰减（weight decay）的理解及Tensorflow的实现

2.公式解析：L2正则化的公式如图；其中C0是原来并没有使用L2正则化时的损失函数，比如交叉熵函数等；后面的：这一项是正则化项，即计算权重矩阵w的所有项的平方

BIT可达鸭·2022-12-12 03:58

深度学习基础

优点：平滑，易于求导。缺点：激活函数计算量大，容易出

青年君·2022-12-12 00:35

计算分割模型交叉熵损失时，输入的预测结果和标签tensor的形状不一样问题

self.seg=nn.CrossEntropyLoss()#分割lossloss_seg_value=self.seg_ratio*self.seg.forward(mask_pred,mask_gt)这个mask_pred是[1,4,224,224,128]，因为分割区域有4个，预测会得到每个区域的概率，但是mask_gt是[1,224,224,128]，没有进行one-hot编码，这两个可以

X922199·2022-12-11 20:54

【土堆pytorch】入门P23-P32 完结实战

损失函数与反向传播二、优化器三、现有网络模型的使用及修改四、网络模型的保存和读取五、利用GPU训练六、总结实战1.训练2.预测一、损失函数与反向传播计算实际输出和目标之间的差距为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）交叉熵

问就ycy·2022-12-11 18:15

机器学习小白手推一元线性回归[附代码]

手推一元线性回归【机器学习小白】手推一元线性回归（附代码）引言线性回归提出问题用例说明最小二乘法损失函数残差公式损失函数原型和方差（SSE）均方误差（MSE）均方根（RMSE）参数估计——最小二乘法对参数a的求导过程对参数

RACE_NULL·2022-12-11 17:32

Pytorch入门系列9----损失函数的意义

二、损失函数的意义三、常用损失介绍1.平方损失函数（SquaredLossFunction）：2.绝对损失函数（AbsoluteLossFunction）：3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction

CV_Today·2022-12-11 17:02

9-图像分割之BiSeNet

1.前置分割常用损失函数：交叉熵：兼容大部分语义分割场景，但是在二分类场景中如果某一类所占像素特别多那么模型会偏向这一类，分割效果不好。

冰冻之瓜非一日之寒·2022-12-11 16:58

深度学习基础----GAE和VGAE

torch_geometric.nn—pytorch_geometricdocumentation只有一个地方不理解，那个KL的实现如何理解，和我在别的地方看到的不一样：按我自己的理解就是：GAE其实就是GCN之后把得到的embedding经过内积(decoder)后送入交叉熵损失函数

无意识积累中·2022-12-11 14:52

pytorch中的Optimizer的灵活运用

pytorch可以自动求导梯度，不过要对需要求梯度的tensor设置为“requiresgrad=TRUE"。

special_hang·2022-12-11 11:22

孤舟独钓寒江雪·2022-12-11 09:42

神经网络与深度学习作业1：第二章课后题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.答：平方损失函数:平方损失函数较为容易理解，它直接测量机器学习模型的输出与实际结果之间的距离，为学习模型的输出，为实际结果

红肚兜·2022-12-11 09:39

model.compile()函数

optimizer=Adam(lr=1e-4),loss=’binary_crossentropy’,metrics=[‘accuracy’])optimizer：优化器，如Adamloss：计算损失，这里用的是交叉熵损失

&~&·2022-12-11 01:50

机器学习-对数几率回归

算法原理2.1.1广义线性模型2.1.2对数几率回归2.2利用极大似然估计推导损失函数2.2.1确定概率密度（质量）函数2.2.2写出似然函数2.3利用信息论推导损失函数2.3.1基本概念2.3.2利用“交叉熵最小化

第三人称&寒飔·2022-12-11 01:13

对数几率回归模型

不同的地方是周志华书本上线性回归模型中参数求解方法是最小二乘法（说白了就是求导取极值），当然也可以用梯度下降法。

臭小子222·2022-12-11 01:42

计算机视觉之SSD改进版本(平滑L1范数损失与焦点损失)《4》

它的缺点就是0点附近不能求导，不方便求解，而且不光滑，网络也不是很稳定，所以我们设计一个在0点附近使用一个平方函数，让它显得很平滑，这里通过一个超参数来控制平滑区域。平滑L1

寅恪光潜·2022-12-11 00:05

【数学基础】简单易懂的张量求导和计算图讲解

这是“标量对标量”求导数。

风度78·2022-12-10 21:01

刘二PyTorch深度学习（八）——多分类问题（Softmax+CrossEntropy）

多分类和交叉熵：（前面层还是用sigmoid，最后一层用softmax）softmax分类器多分类问题需要满足的条件（离散分类）：第一概率要大于0；第二和为1使用交叉熵损失时，神经网络的最后一层是不需要激活的拿到一个图片后

zhaoweiaier·2022-12-10 21:12

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

SoftmaxMulti-ClassClassifier多分类器MNIST数据集Fashion-MNIST数据集FlattenOne-HotEncodingSoftmax介绍应用Softmax实现多分类交叉熵

Aroundchange·2022-12-10 21:39

对比学习triple loss

1、使用交叉熵函数用于分类的损失的原理是：对某一个样本正确的标签也就是1乘某样本预测正确的概率，得到每个样本的损失，然后所有样本的损失求平均，得到模型的损失。

dingdang111222·2022-12-10 20:05

类间不均衡的分类问题的loss

1.正负样本数量不平衡的问题二分类中，经常用交叉熵作为损失函数：解决方法：对每一类样本设置一个权重，正样本的权重为α，负样本的权重为1−α，则损失函数可以写为：2.难易样本数量不平衡的问题解决方法：给难易样本的

下雨天吃火锅哩·2022-12-10 20:35

【NLP】一文搞懂NLP中的对抗训练

对抗训练的假设是：给输入加上扰动之后，输出分布和原Y的分布一致有监督的数据下使用交叉熵作为损失：半监督数据下可计算KL散度：扰动如何得来呢？这需要对抗的思

风度78·2022-12-10 13:17

一文搞懂NLP中的对抗训练

对抗训练的假设是：给输入加上扰动之后，输出分布和原Y的分布一致有监督的数据下使用交叉熵作为损失：半监督数据下可计算KL散度：扰动如何得来呢？这需要对抗的思

李rumor·2022-12-10 13:17

RNN-BPTT 笔记

RNN（二）·BPTT算法-知乎其中：这一步划红线的地方是如何理解的：从这张图可以大概看出Lt和W的关系：我一开始单纯的理解成Lt是W的高次项函数（这里将所有激活函数当线性函数去简化推导的复杂性），然后求导

fire_lch316·2022-12-10 11:33

pytorch学习笔记：task01-task04

pytorch学习笔记Task01pytorch安装Task02PyTorch基础知识1、张量（1）简介（2）常见的构造Tensor的函数（3）常见操作（4）广播机制2、自动求导（1）autograd简介

qq_32795481·2022-12-10 11:55

损失函数-负对数似然和交叉熵(Pytorch中的应用)

文章目录1、负对数似然损失函数1.1、似然1.2、似然函数1.3、极大似然估计1.4、对数似然1.5、负对数似然1.6、pytorch中的应用2、交叉熵损失函数2.1、信息量2.2、信息熵2.3、相对熵

CityD·2022-12-10 08:46

[转] 对数似然与交叉熵

似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长，我把这个model的输出接上交叉

weixin_34216196·2022-12-10 08:46

逻辑回归中的sigmoid函数及负对数似然函数求导

逻辑回归中的sigmoid函数及负对数似然函数求导：查了好多笔记都是抄抄抄，中间有一步很简单但很关键，都没有展示，只能上笔了，记录一下：sigmoid函数：sigmoid(wx)=η(wx)=11+exp

dingopark·2022-12-10 08:46

Pytorch交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数内部运算解析

对于交叉熵损失函数的来由有很多资料可以参考，这里就不再赘述。本文主要尝试对交叉熵损失函数的内部运算做深度解析。

鸣谦12·2022-12-10 08:14

用python写bp神经网络作价格预测_bp神经网络预测python

一文详解神经网络BP算法原理及Python实现什么是梯度下降和链式求导法则假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。梯度下降示意图现在，我们要求当w等于什么的时候，J(w)能够取到最小值。

weixin_39622568·2022-12-10 06:57

Machine Learning第二讲[多变量线性回归] -（二）计算参数分析

1、提到最优值，一般会想到利用求导的方法，如下图：但是按照微积分的方法，将这些求导后的等式求解后得到the

nana-li·2022-12-10 04:17

【PyTorch】pytorch实现focalLoss

FocalLoss是在交叉熵损失函数的基础上修改的得来的其中y表示真实样本；p表示预测得到的概率；平衡因子alpha，用来平衡正负样本本身的比例不均；gamma调节简单样本权重降低的速率，当gamma为

颜丑文良777·2022-12-09 23:43

李沐深度学习-ch03

求出最小化损失得到学习的参数，wi和b最终的显示解，是损失函数求导之后，导数为0的地方。因为损失函数是凸函

Forever^^??·2022-12-09 22:52

最小化重投影误差(BA法)求解PnP

1.引言PnP算法是什么、用途以及部分求解方法我在PnP算法详解(超详细公式推导)中介绍过，但在那篇文章中基于基于优化的PnP求解方法我没有讲，因为我觉得这个方法比较重要，涉及一些李群李代数求导和非线性优化的知识

瀚文文文问问·2022-12-09 19:09

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