交叉熵求导第52页

解决accuracy_score报错Classification metrics can‘t handle a mix of continuous and multiclass targets

)进行反one-hot编码acc=accuracy_score(inputs_labels.argmax(axis=1),predicted.numpy().argmax(axis=1))此外，如果求交叉熵的时候

yimenren·2022-12-03 14:15

Opencv之图像边缘检测：1.Sobel算子（cv2.Sobel）

严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。将上述运算关系进一步优化，可以得到更复杂的边缘信息。

Justth.·2022-12-03 14:36

卷积神经网络基础学习笔记

卷积神经网络基础学习笔记CNN发展历程全连接层神经元卷积层局部感知权值共享卷积过程激活函数卷积过程矩阵大小计算池化层误差的计算交叉熵损失（CrossEntropyLoss）误差反向传播权重的更新优化器教程来自

hywh111·2022-12-03 13:02

Tensorflow自定义激活函数/函数/梯度

大刀阔斧，直接上解决方案：1、对于分段（激活）函数，代码分开写2、使用自带自定义梯度详解Tensorflow是自动求导（不懂就百度），因此我们不需要定义梯度，但大家可能会遇到和我一样的问题（在训练模型的时候

迁移学习小能手·2022-12-03 13:59

Task 05(RNN循环神经网络

1、有向图，主要是引入了复合函数链式求导的知识，分别引入了单变量的链式求导和多变量的链式求导。引入这个，主要是为了后面神经网络后向传播时，更新参数使用的为什么引入为什么要引入RNN？

小果一粒沙·2022-12-03 13:28

如何避免梯度爆炸梯度消失

假设每层学习梯度都小于0.25，网络有n层，因为链式求导（第一层偏移量的梯度=激活层斜率1x权值1x激

BlackEyes_SY·2022-12-03 11:32

人工智能面试题分享（含答案）

人工智能面试题分享（含答案）1、深度学习框架TensorFlow中有哪四种常用交叉熵？答：

骨灰级收藏家·2022-12-03 09:58

R-CNN系列算法介绍

博客中图片来自霹雳吧啦Wz文章目录R-CNN生成候选区域IOU框架Fast-RCNN主要流程获取图像特征的区别ROIpoolSVM分类器损失函数，交叉熵损失Faster-RCNN主要流程RPN(regionproposalnetwork

爱学习的王同学#·2022-12-03 08:51

YOLOV4-模型训练和代码-pytorch

训练超参batch,subvision,burnin,学习率等等buildtarget从GroundTruth到target的过程损失函数位置回归损失，物体自信度损失（正样本和负样本），类别交叉熵损失importcv2fromrandomimportshuffleimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathimporttorch.nn

黄豆Jiang·2022-12-03 07:34

PyTorch 笔记 (三)

#AutoGrad自动求导机制importpandasaspdimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataset

TBAALi·2022-12-03 06:13

pytorch 梯度none_[PyTorch 学习笔记] 1.5 autograd 与逻辑回归

autograd.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/logistic-regression.py自动求导

weixin_39843093·2022-12-03 04:56

pytorch学习笔记二：动态图、自动求导及逻辑回归

一、计算图计算图是描述运算的有向无环图，有两个主要的元素：节点（Node）和边（Edge），节点表示数据，如向量，矩阵，张量。边表示运算，如加减乘除等。用计算图表示：y=(x+w)∗(w+1)y=\left(x+w\right)\ast\left(w+1\right)y=(x+w)∗(w+1),如下所示：从上面可以看出y=a×b，而a=w+x,b=w+1，只要给出x和w的值，即可根据计算图得出y的

Dear_林·2022-12-03 04:20

反向传播算法

[5分钟深度学习]#02反向传播算法_哔哩哔哩_bilibili反向传播算法思想：利用求导的链式法则从后向前计算参数梯度值w和b的偏导与输入、输出和真实值有关求出对w和b的偏导分别为0.9和0.6，假设学习率为

今天也要debug·2022-12-03 03:04

关于Python csv导出的csv文件通过excel表格打开中文乱码问题

前言最近接到客户的一个需求，要求导出csv文件，然后客户电脑上只有Excel工具，在客户用Excel打开csv文件的时候出现中文乱码，经过排查发现默认导出的格式是utf-8格式，而Excel表格没办法直接打开这个格式的

mac_csdn_yang·2022-12-03 01:07

pytorch学习--softmax回归

如：回归到多类分类均方损失对类别进行一位有效编码使用均方损失训练最大值作为预测更置信的识别正确类校验输出匹配概率（使输出非负，和为1）概率y和y_bar的区别作为损失交叉熵（crossentropy）衡量两个概率的区别

_Learning_·2022-12-02 23:24

tensorflow 计数器 tf.bincount() tf.count_nonzero() tf.unique_with_counts()

近日做道路识别，由于样本占比较小，考虑每个batch计算交叉熵时针对性地增加所占权重，因此需要对label进行计数，计算出道路占比多少。

壮如山的汉子·2022-12-02 22:50

深度学习中需要掌握的数学2之信息论

信息论信息熵(Entropy)1.信息量2.总结交叉熵1.KL散度-如何衡量两个事件/分布之间的不同2.交叉熵公式3.为什么交叉熵可以用作代价4.总结参考文献信息熵(Entropy)信息熵，可以看作是样本集合纯度一种指标

joejoeqian·2022-12-02 20:28

数据挖掘复习

这种需求导致了数据挖掘的诞生。1.2数据挖掘需要解决什么问题分类与回归、聚类、关联规则、时序模式、偏差检测1.3数据挖掘的主要步骤数据清理数

雨停有你·2022-12-02 18:29

机器学习面试题

逻辑回归二分类任务求解参数极大似然估计（对式子取对数、极值对应的参数）损失函数（交叉熵损失与极大似然一致、平方损失）、梯度下降/牛顿法集成学习baggingbagging采用了一种有放回的抽样方法来生成训练数据

路过的风666·2022-12-02 18:06

积分上限函数的导数例题笔记

delta哥22：30复合函数求导原则：（利用区间可加性质）（分离型复合函数）把关于t积分上限函数看做一个整体（换元法）注意是f(u)...du，因为dt=...du...指代没写出来的函数给个例题（下面的例题会有进阶的写法

Weobo·2022-12-02 17:00

变上限积分求导公式(通用公式)

Leibnizintegralrule.Letf(x,t)f(x,t)f(x,t)beafunctionsuchthatbothf

zlc_abc·2022-12-02 17:00

第五章定积分&反常积分

定积分的计算四个方法两个公式常见考题：题型一、定积分的概念，性质以及几何意义求极限是否使用定积分定义or夹逼原理使用定积分的几何意义需要确保下限比上限小：题型二、定积分的计算题型三、变上限积分变上限积分函数总结，无非就是求导

LaVine·2022-12-02 17:28

matlab用辛普森公式求积分_变限积分函数求导以及高阶导数求法的一些总结

特此总结一下课上求导数的方法（怕自己忘了）。

weixin_39612817·2022-12-02 17:27

变限积分求导公式总结_积分变限函数求导的基本方法

积分变限函数求导的基本方法秦琳【摘要】摘要：本文总结了积分变限函数的基本求导公式，研究了被积函数中含有参变量的积分变限函数求导问题，并结合实例做了详细演算，能帮助学生突破积分变限函数求导这一难点。

weixin_39918084·2022-12-02 17:27

搭建深度学习框架（七)：softmax+交叉熵损失函数的实现

上一节已经实现了LSTM网络的搭建，这一节将实现交叉熵损失函数的搭建和运用，实现对物体的分类。

枭志·2022-12-02 17:26

变限积分函数的求导

一、定义设函数f(x)f(x)f(x)在区间[a,b][a,b][a,b]上连续，设xxx为区间[a,b][a,b][a,b]上的一点，考察定积分∫axf(x)dx=∫axf(t)dt\int_a^xf(x)dx=\int_a^xf(t)dt∫axf(x)dx=∫axf(t)dt如果上限xxx在区间[a,b][a,b][a,b]上任意变动，则对于每一个取定的xxx值，定积分∫axf(t)dt\in

羽墨志·2022-12-02 17:26

变限积分的导数

99%90%E7%A7%AF%E5%88%86%E7%9A%84%E5%AF%BC%E6%95%B0/积分上限函数当定积分的上限为未知数x时，原定积分变成一个关于x的函数，称为积分上限函数设则变限积分求导设

Dear_Xuan·2022-12-02 17:23

NLP样本不均衡之常用损失函数对比（附代码）

本文分为三个部分，第一个部分主要介绍一下在分类问题中为什么用交叉熵作为损失函数，第二部分主要介绍一下在交叉熵的基础上的一些改进的损失函数，最后使用上述的几种损失函数在CLUENER细粒度命名实体识别的数据集上进行效果的效果对比

zenRRan·2022-12-02 17:23

解释一下积分变上限函数

它如何求导？广义的变上限函数求导方法–用牛莱公式一步到位！

半个冯博士·2022-12-02 17:51

变上限积分的求导

d∫0φ(x)f(t)dtdx=f(φ(x))φ′(x)\frac{d\int_{0}^{φ(x)}f(t)dt}{dx}=f(φ(x))φ'(x)dxd∫0φ(x)f(t)dt=f(φ(x))φ′(x)

FakeOccupational·2022-12-02 17:50

含参积分求导/积分上限函数求导/

定理：设f(x,y),fy(x,y)f(x,y),f_y(x,y)f(x,y),fy(x,y)都是闭矩形[a,b]×[c,d][a,b]\times[c,d][a,b]×[c,d],上的连续函数，又设a(y),b(y)a(y),b(y)a(y),b(y)是在[c,d][c,d][c,d]上的可导函数，满足a⩽a(y)⩽b,a⩽b(y)⩽ba\leqslanta(y)\leqslantb,a\leq

陌雨’·2022-12-02 17:49

每日一题/002/微积分/变上限积分函数求导问题

题目（2018年秋季学期中国农业大学高数A期末考试）：求ddx∫0xsin⁡(x−t)2 dx\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\int_0^x\sin(x-t)^2\,\mathrm{d}xdxd∫0xsin(x−t)2dx参考答案：令x−t=ux-t=ux−t=u则ddx∫0xsin⁡(x−t)2 dt=ddx∫x0sin⁡u2 d(x−u)=ddx∫x0sin⁡u2

陌雨’·2022-12-02 17:19

积分上限函数求导总结

情形一：dd x∫0xf(t)d t=f(x)\frac{\rm{d}}{{\rmd}\,x}\int_0^xf(t){\rmd}\,t=f(x)dxd∫0xf(t)dt=f(x)情形二：dd x∫0g(x)f(t)d t=f(g(x))g′(x)\frac{\rm{d}}{{\rmd}\,x}\int_0^{g(x)}f(t){\rmd}\,t=f(g(x))g'(x)dxd∫0g(x)f(t)

陌雨’·2022-12-02 17:47

梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案

一、什么是梯度消失和梯度爆炸在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

小wu学cv·2022-12-02 17:15

公式向-完美解释梯度消失与LSTM

梯度消失的本质：由于RNN模型在时间维度共享参数矩阵，导致针对隐藏状态h求导时，循环计

JMXGODLZ·2022-12-02 15:24

常用损失函数

img-blog.csdnimg.cn/b0578bd884f74917bd800ec6d0ed34cd.png#pic_cente=x=600)Hingeloss—SVMRegulization(正则化)：避免模型过拟合交叉熵损失函数

Canglang Water·2022-12-02 15:18

Compareprice多平台跟得物比价

1、自有渠道是要求导入excel表格，至少需要货号和价格2个参数，也可以有尺码，放在格子指定的列上，程序就可以根据得物上已有的尺码和价格进行比价，在有尺码输入的情况下，还可以针对有尺码的价格进行计算利润

阿嚏个技术·2022-12-02 13:39

计算机视觉算法面试必备知识点（2022必会）

第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。

秃顶·2022-12-02 13:37

使用DSFD检测DarkFace数据集过程

2.修改DSFD源码中demo.py部分：test_oneimage()：deftest_oneimage():#loadnet#影响网络的自动求导机制，使网络前向传播后不进行求导和反向传播（仅测试时使用

还好0000·2022-12-02 13:52

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习神经网络的学习一、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据二、损失函数2.1均方误差2.2交叉熵误差三、mini-batch

thunder1015·2022-12-02 12:26

信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息的讲解和推导

信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息的讲解和推导最近阅读的几篇paper中都大量使用到了信息论中的概念，在此进行整理。日后如有遇到其他理论，将会不定期更新。。。

__init__:·2022-12-02 11:13

机器学习-Ridge 岭回归

前言：当alpha值为0，求解过程和最小二乘法是一样的优点：可以防止矩阵不可逆惩罚某个维度权重系数过高一岭回归原理输入：m个样本,n个维度:标签值模型其中w为权重系数[n,1]求解：w算法推导对w求导，

明朝百晓生·2022-12-02 05:17

Ridge回归*

普通线性回归求解方法：1.最小二乘（目标求导=0，得到线性方程，直接解出回归稀疏，但是求解过程涉及求

Michael_Flemming·2022-12-02 05:16

pytorch框架学习笔记

文章目录tensor声明操作与Numpy交互建立GPU的device自微分（求导）张量激活梯度激活神经网络搭建（torch.nn）损失函数及优化策略训练tensor声明importtorch#全新创建x

ZRX_GIS·2022-12-02 05:34

基于OpenCvSharp的数字图像处理 - 锐化、边缘检测

还是叫明·2022-12-02 02:25

CNN图像多标签分类

将损失函数由分类交叉熵替换为二元交叉熵。方法是计算一个样本各个标签的损失（输出层采用sigmoid函数），然后取平均值。把一个多标签问题，转化为了在每个标签上的二分类问题。

农夫山泉2号·2022-12-01 22:30

torch.nn.BCELoss用法

PyTorch对应函数为：torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction=‘mean’)计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数

qq_29631521·2022-12-01 21:07

pytorch初学笔记（十四）：损失函数

1.1.1简介1.1.2参数设定1.1.3代码实现1.2MSE损失函数（平方和）1.2.1简介1.2.2参数介绍1.2.3代码实现1.3损失函数的作用二、在神经网络中使用lossfunction2.1使用交叉熵损失函数

好喜欢吃红柚子·2022-12-01 19:21

pytorch autograd.grad

在pytorch的计算图里只有两种元素：数据（tensor）和运算（operation）运算包括：加减乘除、开方、幂指对、三角函数等可求导运算。

你回到了你的家·2022-12-01 18:05

l2范数求导_向量的L2范数求导

回归中最为基础的方法,最小二乘法.\[\begin{align*}J_{LS}{(\theta)}&=\frac{1}{2}{\left\|A\vec{x}-\vec{b}\right\|}^{2}\quad\\\end{align*}\]向量的范数定义\[\begin{align*}\vecx&=[x_1,\cdots,x_n]^{\rmT}\\\|\vecx\|_p&=\left(\sum_{

扫盲君·2022-12-01 16:03

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