交叉熵求导

深度学习理论：Categorical crossentropy 损失函数

分类交叉熵是一种用于多类分类任务的损失函数。在这些任务中，一个示例只能属于许多可能类别中的一个，模型必须决定哪个类别。形式上，它旨在量化两种概率分布之间的差异。
正在黑化的KS·2022-12-06 12:21

【机器学习基础】为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵？

前言当前正在整理机器学习中逻辑回归的基础和面试内容，这里有一个值得思考的问题与大家分享与讨论。本文约1k字，预计阅读5分钟。概要逻辑回归（logisticregression）在机器学习中是非常经典的分类方法，周志华教授的《机器学习》书中称其为对数几率回归，因为其属于对数线性模型。在算法面试中，逻辑回归也经常被问到，常见的面试题包括：逻辑回归推导；逻辑回归如何实现多分类？SVM与LR的联系与区别？
风度78·2022-12-06 12:19

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss函数前言公式推导过程softmax解析实例一维二维前言分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就是了解，但一直搞不懂他是怎么来的
CV-杨帆·2022-12-06 12:48

[人工智能-深度学习-14]：神经网络基础 - 常见loss损失函数之逻辑分类，对数函数，交叉熵函数

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120559396目录第1章什么损失函数1.1什么是机器学习1.2什么是监督式机器学习1.3OneHot编码1.4什么是损失函数1.5本文重点阐述：第2章二/多元分类损失函数2.1二/多元分类损失
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-06 12:16

Softmax函数下的交叉熵损失含义与求导

交叉熵损失函数(CrossEntropyFunction)是分类任务中十分常用的损失函数，但若仅仅看它的形式，我们不容易直接靠直觉来感受它的正确性，因此我查阅资料写下本文，以求彻底搞懂。
FFHow·2022-12-06 12:16

【AI数学】交叉熵损失函数CrossEntropy

交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数是分类任务里最常见的损失函数。
木盏·2022-12-06 12:44

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关

这里没有说到更新每个参数时会用到链式求导法则视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?
Mrs.Je·2022-12-06 11:11

机器学习——吴恩达章节（11-18）

11.执行训练时确定执行的优先级在训练集中设置出现频率较高的特征作为特征向量去识别或者分类优化算法的方法首先用简单粗暴的方法先确立一个能实现目的的算法然后根据交叉熵误差分析去评估模型观察分类不太正确的点的特征
荒野的雄狮·2022-12-06 11:11

概率论基础（3）一维随机变量（离散型和连续型）

这是基础篇的第三篇知识点总结基础：下面前两篇的链接地址：概率论基础（1）古典和几何概型及事件运算概率论基础（2）条件概率、全概率公式和贝叶斯公式基本求导公式：以及补充：1.一维随机变量先提提随机变量的概念
崩坏的芝麻·2022-12-06 11:57

【从零开始学习深度学习】8.Pytorch实现softmax回归模型训练

目录1.Pytorch实现softmax回归模型1.1获取和读取数据1.2定义和初始化模型1.3softmax和交叉熵损失函数1.4定义优化算法1.5训练模型1.6完整代码1.Pytorch实现softmax
阿_旭·2022-12-06 07:30

【ceres】【ceres实践】【ceres的使用学习记录】

ceres2ceres使用2.1头文件的使用2.2CMakeLists.txt的使用2.3代码的使用2.3.1简单例子2.3.1.1代价函数的计算模型2.3.1.2构建最小二乘问题2.3.1.2.1自动求导
踏破万里无云·2022-12-05 21:04

曲线拟合问题(手写高斯牛顿法/ceres/g2o)

曲线拟合问题手写高斯牛顿法/ceres/g2o矩阵求导术曲线拟合手写高斯牛顿ceres曲线拟合g2o曲线拟合代码里面有详细的注释,可以结合代码来看第一种方法是直接高斯牛顿来求的,套公式第二种方法ceres
coward_rang·2022-12-05 21:03

【pytorch】CrossEntropyLoss Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n_classes` failed.

应用交叉熵计算多分类损失Assertiont>=0&&t=0&&t=0&&t=0&&t=0&&t
cg_nswdg·2022-12-05 20:09

PyTorch 交叉熵损失函数内部原理简单实现

PyTorch交叉熵损失函数内部原理简单实现注释很清晰，代码如下：importnumpyasnpimporttorch#分类标签[2,0,1]映射成独热编码deflabels_to_one_hot(label
cehnxi_yan·2022-12-05 20:38

pytorch 学习第三天 交叉熵

交叉熵信息量假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X我们定义事件X=x0的信息量为：I(x0)=−log(p(x0))，可以理解为，一个事件发生的概率越大
小瓶盖的猪猪侠·2022-12-05 19:33

机器学习笔记4-0：PyTorch教程

Tensor1.2Tensor组合与变换1.2.1两个Tensor拼接1.2.2Tensor变形1.2.3Tensor维度操作1.3Tensor运算1.3.1四则运算1.3.2矩阵乘法与向量内积1.3.3求导
Acetering·2022-12-05 18:45

G1D28-hinge loss fuction-RAGA pre总结-DeBERTa-杂七杂八visio&mathtype&excel

一、hingeloss和交叉熵对比(一)hingeloss主要思想让正确分类和错误分类的距离达到λ。λ用于控制两种分类样本之间的距离。（二）对比学习自监督学习的一种，不依赖标注数据进行学习。
甄小胖·2022-12-05 16:33

【神经网络】全连接神经网络理论

文章目录三、全连接神经网络（多层感知器）3.1网络结构设计：3.2损失函数：1、SOFTMAX（把分数变成概率）2、交叉熵损失3.3优化算法：1、计算图与反向传播：2、再谈损失函数（梯度消失问题）:3、
Koma_zhe·2022-12-05 13:19

全连接神经网络的优化

全连接神经网络的优化前言1.梯度消失2.梯度爆炸2.1固定阈值裁剪2.2根据参数的范数来衡量3.损失函数3.1Softmax3.2交叉熵损失3.3交叉熵损失和多类支撑向量机损失4.梯度下降优化4.1动量法
三木小君子·2022-12-05 13:43

矩阵公式（转置公式+求导公式）

mAT(A+B)T=AT+BT(A+B)^T=A^T+B^T(A+B)T=AT+BT(AB)T=BTAT(AB)^T=B^TA^T(AB)T=BTAT(AT)T=A(A^T)^T=A(AT)T=A矩阵-求导公式注
bksheng·2022-12-05 12:44

在pytorch中使用ResNet50实现猫狗分类

使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。
Richard_Kim·2022-12-05 11:53

使用python实现逻辑回归算法(logistic regression,完整代码及详细注释)

本例中使用的代价函数为：J=−ylog⁡a−(1−y)log⁡(1−a)J=-y\loga-(1-y)\log(1-a)J=−yloga−(1−y)log(1−a)如果对这个代价函数或者其求导不了解，可以先看看这篇文章交叉熵
Hydrion-Qlz·2022-12-05 10:12

[2022]李宏毅深度学习与机器学习课程内容总结

[2022]李宏毅深度学习与机器学习课程内容总结课程感受第一讲必修ML的三个步骤第一讲选修深度学习发展趋势反向传播从线性模型到神经网络为什么要用正则化技术为什么分类是用交叉熵损失函数而不是SquareErrorDiscriminativeVsGenerative
走走走，快去看看世界·2022-12-05 10:36

目标检测中的损失函数

分类损失CEloss，交叉熵损失CE/BCE（crossentropy/binarycrossentropy）交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它
YSUSE15w·2022-12-05 00:17

pytorch错误“\oss.cu:257: block: [0,0,0], thread: [15,0,0] Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n_classes` failed.”

错误截图：参考这一篇详细解释：http://t.csdn.cn/J2XHm通过在网上查阅资料，总结来说，是因为在使用交叉熵损失函数进行计算损失值时，发生预测值与标签值不匹配的情况所产生的错误：不匹配情况有
追求上进的小小白·2022-12-04 23:04

Pytorch学习笔记(一) 基础

PyTorch深度学习：60分钟入门一、概述实现强大的GPU加速、支持动态神经网络两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络缺点：不支持快速傅里叶、沿维翻转张量和检查无穷与非数值张量
Nismilesucc·2022-12-04 23:27

深度学习Pytorch（六）——核心小结1之Tensor和自动求导

深度学习Pytorch（六）——核心小结之Tensor和自动求导1文章目录深度学习Pytorch（六）——核心小结之Tensor和自动求导1一、Numpy实现网络二、Pytorch:Tensor三、自动求导
柚子味的羊·2022-12-04 21:31

深度学习实验Lab2——使用AutoGrad

填写你的学号print('姓名:%s,学号:%s'%(name,sid))importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.使用张量的自动求导计算一元函数的导数请按以下要求
introversi0n·2022-12-04 21:30

深度学习实验（二）——使用AutoGrad

填写你的学号print('姓名:%s,学号:%s'%(name,sid))importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.使用张量的自动求导计算一元函数的导数请按以下要求
introversi0n·2022-12-04 21:57

matlab求曲线每点的斜率_如何用matlab求出图中各条直线的斜率

展开全部1、瞬时斜率62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333431373236：求导。
weixin_39962889·2022-12-04 14:39

tensorflow分类的loss函数_分类回归loss函数汇总分析

https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/80787753分类任务loss:二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy：TensorFlow
weixin_39735509·2022-12-04 14:56

【图像分类损失】Encouraging Loss：一个反直觉的分类损失

例如，在使用交叉熵损失进行训练时，具有较高可能性的样本
姚路遥遥·2022-12-04 14:51

sigmoid和softmax区别

softmax通常作为最后一层的激活函数，用于分类任务，并且搭配交叉熵损失共同使用，用于分类任务。因此很多框架都将其包含在交叉熵损失函数内部。
在下小李～·2022-12-04 13:40

softmax和交叉熵

目录1.softmax初探2.softmax的定义3.softmax与交叉熵损失函数4.softmaxVSk个二元分类器5、各种损失函数1.均方差损失函数(MeanSquaredError)2.均方差损失函数
深海的yu·2022-12-04 13:40

机器学习笔记 - 关于Contrastive Loss对比损失

一、对比损失虽然二元交叉熵（下图公式）肯定是损失函数的有效选择，但它不是唯一的选择（甚至不是最佳选择）。然而，实际上有一个更适合孪生网络的损失函数，称为对比损失。其中Y是我们的标签。
坐望云起·2022-12-04 12:50

神经网络的损失函数---学习笔记

从而找到让损失函数最小的模型的参数损失函数是衡量网络输出合真实值的差异损失函数并不使用测试数据来衡量网络的性能损失函数用来指导训练过程，使得网络的参数向损失降低的方向改变假设我们的神经网络用作分类，损失函数定义为交叉熵损失函数
钟爽爽面·2022-12-04 09:28

NNDL 实验八 网络优化与正则化（2）批大小的调整

使用paddle.vision.models.LeNet快速构建LeNet网络使用paddle.io.DataLoader根据批大小对数据进行划分使用交叉熵损失函数标准的随机梯度下降优
HBU_David·2022-12-04 09:42

【图像分类损失】SimLoss：一个适合于年龄估计的分类损失

ClassSimilaritiesinCrossEntropy》（2020年）论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.03182v1.pdf1.背景神经网络分类任务中一种常见的损失函数是分类交叉熵
姚路遥遥·2022-12-04 09:30

RNN、LSTM原理及pytorch实现

2）反向传播tanh函数求梯度小知识“*”运算是将两个向量中每个元素进行相乘，是数乘运算“np.dot()”和“@”运算都可以起到矩阵乘法的作用python乘法矩阵求导转置问题总结来说就是实际乘法中涉及矩阵的行列乘法
pure a~·2022-12-04 07:34

数值分析——求方程解的不动点迭代法和斯特芬森法(Python实现)

一、不动点迭代法求方程的解importsympy#迭代的方程为f(x)=pow(x,3)-x-1defpsi(x):returnpow(x+1,1/3)defdif(x0):#求导函数用于判断最后的是否局部收敛
一颗白菜L·2022-12-04 05:27

pytorch入门 之 自动求导机制（autograd）

记得每一次迭代后都要将梯度清零optimizer.zero_grad()1、反向传播波计算z.backward(retain_graph=True)#如果不清空,b.grad梯度会累加起来w.gradb.grad2、训练模型forepochinrange(epochs):epoch+=1#注意转行成tensorinputs=torch.from_numpy(x_train)labels=torch
Being me·2022-12-04 02:08

pytorch基础（四）- 神经网络与全连接

目录LogisticRegression交叉熵多分类问题全连接层激活函数与GPU加速不同激活函数GPU加速模型测试Visdom可视化介绍安装visdom画一条线visdom画多条线visdom直接展示tensor
sherryhwang·2022-12-04 02:03

TensorFlow基础（一）- Tensorflow介绍

tensorflow1.0入门：tensorflow2.0Tensorflow的生态系统TensorFlow优势GPU加速自动求导提供神经网络API
sherryhwang·2022-12-04 02:32

交叉熵：pytorch版本 vs 日常版本

首先看下平时我们所说的交叉熵：传送门在信息论中，交叉熵可认为是对预测分布q(x)用真实分布p(x)来进行编码时所需要的信息量大小。
遨游的菜鸡·2022-12-03 22:52

交叉熵（cross-entropy）不适合回归问题？

1.为什么均方差（MSE）不适合分类问题？当sigmoid函数和MSE一起使用时会出现梯度消失。原因如下：(1)MSE对参数的偏导(2)corss-entropy对参数的偏导由上述公式可以看出，在使用MSE时，w、b的梯度均与sigmoid函数对z的偏导有关系，而sigmoid函数的偏导在自变量非常大或者非常小时，偏导数的值接近于零，这将导致w、b的梯度将不会变化，也就是出现所谓的梯度消失现象。而
this_is_part_of_life·2022-12-03 22:16

R3Live系列学习（四）R2Live源码阅读（2）

不得不说，我在阅读的过程当中并没有抠太多数学上的细节，没有去深入思考四元数的表述形式，李代数是求导还是扰动，公式之间结果的跳变，或是代码和公式有些地方对不上等等，更注重如何剖析整个工程，站在作者的角度去
若愚和小巧·2022-12-03 21:04

torch.nn

这两个库很类似，都涵盖了神经网络的各层操作，只是用法有点不同，比如在损失函数Loss中实现交叉熵!但是两个库都可以实现神经网络的各层运算。
追赶早晨·2022-12-03 16:17

梯度与Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子

但是图像以矩阵的形式存储的，不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样，对一幅图像的求导相当于对一个平面、曲面求导。对图像的操作，我们采用模板对原图像进行卷积运算，从而达到我们想要的效果。而获取一幅
老司机的诗和远方·2022-12-03 16:41

InfoNCE loss与交叉熵损失的联系，以及温度系数的作用

在文章《对比学习（ContrastiveLearning），必知必会》和《CIKM2021当推荐系统遇上对比学习，谷歌SSL算法精读》中，我们都提到过两个思考：（1）对比学习常用的损失函数InfoNCEloss和crossentropyloss是否有联系？（2）对比损失InfoNCEloss中有一个温度系数，其作用是什么？温度系数的设置对效果如何产生影响？个人认为，这两个问题可以作为对比学习相关项
taoqick·2022-12-03 16:34

pytorch实现简单全连接层

文章目录线性回归导入所需库生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数和优化算法训练模型小结补充softmax回归基本原理交叉熵损失函数简洁实现线性回归导入所需库importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportrandom
happycaiyu·2022-12-03 15:46
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