交叉熵求导第55页

总结搭建一套神经网络的各层套路--撰写训练步骤

1.选择趁手的工具（损失函数、优化器）1.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数交叉熵损失函数是分类中最常用的损失函数，交叉熵是用来度量两个概率分布差异性的，用来衡量学习模型学习的分布和真实分布的差异

knife646·2022-11-28 22:34

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.6softmax回归的从零开始实现

这可能会导致计算溢出（有噪声，网络参数初始化没弄好等）本节中的函数cross_entropy是根据交叉熵损失函数的定义实现的。它可能有什么问题？提⽰：考虑对数的定义域。对数

Innocent^_^·2022-11-28 21:44

RNN学习2

文章目录前言文献阅读摘要Monte-CarloDropout（蒙特卡罗dropout）采用蒙特卡罗dropout的集合预测结果RNN循环神经网络交叉熵损失时间反向传播算法（BPTT）总结前言Thisweek

hehehe2022·2022-11-28 20:31

AI面试必备基础知识

损失函数1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.绝对值损失函数3.log对数损失函数4.平方损失函数5.指数损失函数（exponentialloss）6.Hinge损失函数8.交叉熵损失函数(

ROCCO#·2022-11-28 19:29

损失函数_交叉熵函数

全文代码importnumpyasnpdefjiaochashang(y,t):delta=1e-7return-np.sum(t*np.log(y+delta))#来点假数据y=[0.1,0.05,0.6,0.0,0.05,0.1,0.0,0.1,0.0,0.0]#表示神经网络的输出，结果值就是概率t=[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]#表示监督数据，将正确的解的标签打在这个数组上#调用

王摇摆·2022-11-28 17:30

论文笔记：ALA loss：Adaptive Logit Adjustment Loss for Long-Tailed Visual Recognition

论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.06094论文源代码地址：暂无文章目录1、动机2、改进2.1CELoss（交叉熵损失）2.2LDAMLoss2.3、ALALoss2.3.1DF

shier_smile·2022-11-28 13:20

神经网络与深度学习：分类问题

分类问题1.逻辑回归1.1广义线性回归1.2逻辑回归1.3交叉熵损失函数2.线性分类器3.多分类问题3.1独热编码3.2softmax()函数3.3多分类交叉熵损失函数1.逻辑回归1.1广义线性回归分类问题

Twinkle1231·2022-11-28 13:59

TensorRT 简介

文章目录1、简介2、生态系统3、开发流程4、使用步骤5、build阶段5.1、算子融合详解GoogLeNet为例Conv+BN+Relu融合5.2、INT8量化定义基本知识阈值选择交叉熵具体步骤阈值计算校准算法

铤铤·2022-11-28 12:26

深度学习09——多分类问题

目录1.手写数字识别的多分类问题1.1Softmax1.2交叉熵损失1.2.1numpy计算交叉熵1.2.2PyTorch计算交叉熵1.2.3Mini-Batch交叉熵计算2.手写数字识别实战2.1导入库

Top Secret·2022-11-28 07:01

深度学习基础知识（学习笔记）

训练误差：指模型在训练数据集上的误差泛化误差：指模型在任意一个测试数据样本表现出的误差的期望欠拟合：无法的到较小训练误差过拟合：训练误差远小于测试数据得到的误差影响因数：模型复杂度与训练数据的大小交叉熵损失函数

珞珈山小杨·2022-11-28 05:51

【高等数学】第二章导数与微分——第二节函数求导法则

文章目录1.函数的和、差、积、商的求导法则2.反函数的求导法则3.复合函数的求导法则4.常数和基本初等函数求导公式总结1.函数的和、差、积、商的求导法则四则运算如果函数u=u(x)u=u(x)u=u(x

盛世隐者·2022-11-28 00:06

2021考研数学高数第二章导数与微分

文章目录1.背景2.导数与微分的概念2.1.导数与微分的概念2.2.连续、可导、可微之间的关系2.3.导数的几何意义2.4.相关变化率3.导数公式及求导法则3.1.基本初等函数的导数公式3.2.求导法则

Curren.wong·2022-11-28 00:28

【高等数学基础进阶】导数与微分

文章目录一、导数与微分的概念1.导数的概念2.微分的概念3.导数与微分的几何意义4.连续可导可微之间的关系二、导数公式及求导法则1.基本初等函数的导数公式2.求导法则有理运算法则复合函数求导法隐函数求导法反函数的导数参数方程求导法对数求导法三

烧灯续昼2002·2022-11-28 00:56

反函数求导：自然对数 ln是怎么得到的；为什么自然对数的导数是 1/ x；arcsin 和 arccos 的导数求算

参考视频：MIT微积分如何得到的自然对数lnlnln首先我们知道以eee为底的指数函数exe^xex其次，我们引入反函数（逆函数）的概念f−1(y)f^{-1}(y)f−1(y)对于任意的xxx如果f(x)=yf(x)=yf(x)=y那么x=f−1(x)x=f^{-1}(x)x=f−1(x)举个例子来说：y=ax+b→f(x)=y=ax+by=ax+b\rightarrowf(x)=y=ax+by

暖仔会飞·2022-11-28 00:50

预测算法模型（灰色预测和BP神经网络）

灰色预测的例题BP神经网络神经网络介绍例题一：辛烷值的预测例题二：神经网络在多输出中的运用预测模型的建议灰色预测模型GM数学模型和原理灰色模型（1阶1变量）k和bk和bk和b是如何推导的：矩阵求导：https

苗半里·2022-11-27 22:11

线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3

白板推导笔记3最小二乘法及其几何意义最小二乘估计：几何解释几何解释-1几何解释-2概率视角线性回归最大似然估计MLE线性回归正则化岭回归-频率角度岭回归-贝叶斯角度总结附录-相关知识（送给和我一样的小白）矩阵求导正定矩阵线性回归的数学原理

Veritaswhs·2022-11-27 22:03

神经网络和深度学习-梯度下降Gradient Descent（下）

cost然后我们对权重进行更新ω=ω−α∂cos⁡t∂ω\omega=\omega-\alpha\frac{\partial\cost}{\partial\omega}ω=ω−α∂ω∂cost解析一下梯度求导公式

Ricardo_PING_·2022-11-27 20:25

python中分类常用的方法

分类是数据处理常用的方法，今天介绍python中种常用的数据分析方法1、线性逻辑分类逻辑分类分为二元分类和多元分类函数：y=1/(1+e^-z)其中z=k1x1+k2x2+b交叉熵误差：J(k1,k2,

yyx0801mm·2022-11-27 19:44

Word2Vec【附代码】

Word2Vec架构CBOW（连续词袋）模型连续Skip-Gram模型实施数据要求导入数据预处理数据嵌入PCAonEmbeddings结束语介绍Word2Vec是NLP领域的最新突破。

White_November·2022-11-27 19:33

机器学习相关知识点整理【更新中】

基尼值6.联合概率公式7.全概率公式8.贝叶斯公式9.求向量的模【L2L2L2范数】10.向量内积11.向量的余弦相似度12.似然函数13.伯努利分布14.信息量15.熵16.相对熵【KL散度】17.交叉熵

什么都干的派森·2022-11-27 18:45

深度学习中常见的损失函数

目录一、损失函数的定义二、常见的回归损失函数1、L1LOSS(MAE平均绝对误差）2.L2LOSS（MSE均方差误差）3.SmoothL1LOSS4.IOULOSS及其各种变种三、常见的分类损失函数1.交叉熵损失函数

CVplayer111·2022-11-27 14:57

深度学习之常见损失函数

目录一、LogLoss对数损失函数（逻辑回归，交叉熵损失）二、平方损失函数（最小二乘法,OrdinaryLeastSquares）三、指数损失函数（Adaboost）四、Hinge损失函数（SVM）五、

a flying bird·2022-11-27 14:55

【常见的损失函数总结】

常见的损失函数1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.对数损失函数3.平方损失函数MSE(均值平方差）4.Hinge损失函数5.交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction

菜菜雪丫头·2022-11-27 14:23

pytorch中自定义反向传播，求导

那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中，能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。

xuxiaoyuxuxiaoyu·2022-11-27 14:52

BatchNorm2d那些事儿

为什么需要Batchnorm下面举出一个简单的例子：就比如说Sigmoid函数的函数值域在[0,1]之间，但是如果我们对sigmoid函数求导之后我们发现其为：sigmoid′=sigmoid(1−sigmoid

@zhou·2022-11-27 13:52

回归分析及实际案例：预测鲍鱼年龄

上一篇文章：线性回归（Linearregression）算法引入：1、线性回归：算法的优点：结果易于理解，计算不复杂缺点：对非线性数据拟合不好目标：平方误差和最小求解（对参数w求导等于0）的回归系数：模型预测

heda3·2022-11-27 13:20

pytorch自带网络_Pytorch 中交叉熵 Loss 趣解

背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。

weixin_39611546·2022-11-27 11:09

Pytorch 中Label Smoothing CrossEntropyLoss实现

一.前言一般情况下我们都是直接调用Pytorch自带的交叉熵损失函数计算loss，但涉及到魔改以及优化时，我们需要自己动手实现lossfunction，在这个过程中如果能对交叉熵损失的代码实现有一定的了解会帮助我们写出更优美的代码

cv_lhp·2022-11-27 11:04

Pytorch中CrossEntropyLoss()详解

一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()，结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。

cv_lhp·2022-11-27 11:33

学习笔记三：MLP基本原理、矩阵求导术推反向传播、激活函数、Xavier

文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1感知机模型及其局限性1.2BP神经网络基本原理1.3softmax多分类、求导1.4二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5为什么要用激活函数？

神洛华·2022-11-27 10:24

学习笔记三：深度学习DNN

文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1感知机模型及其局限性1.2BP神经网络基本原理1.3softmax多分类、求导1.4二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5为什么要用激活函数？

读书不觉已春深！·2022-11-27 10:21

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

损失函数：交叉熵损失；优化器：随机梯度下降法；评价指标：准确率。4.5.1小批量梯度下降法为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分

Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

L1/L2正则化在Pytorch的实现

参考：http://t.csdn.cn/RAja8知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/388415560假如损失函数是C0，那么L2正则化就是：然后反向传播求导就是这样所以梯度下降以后权重更新的公式就是就会发现实际上是进行普通的梯

yzZ_here·2022-11-27 09:27

NNDL 实验四线性分类

3.1.1.4划分训练集、验证集、测试集3.1.2模型构建3.1.2.1Logistic函数简介3.1.2.2Logstic函数定义及绘制3.1.2.3构建Logistic回归算子3.1.3损失函数3.1.3.1交叉熵损失函数简介

红肚兜·2022-11-27 09:43

回归方程在python中的复现#花树P69

然后对MSE求导，求其倒数为0的点时，W的值：最后求得式5.12，为正规方程式。用正规方程求得的W，为MSE最小时的W，是最逼近

Jack ShuAi·2022-11-27 09:31

损失函数整理（分类和回归）

损失函数分类损失0-1损失函数（zero-oneloss）绝对值损失函数指数损失函数（exponentialloss）Hinge损失函数感知损失函数（perceptron）交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction

CharlesWu123·2022-11-27 08:46

常见近红外/红外光谱数据预处理方法及MATLAB实现

与此同时存在着因样本大小以及环境等因素带来的谱线偏移，在进行特征分析前能够最大限度的滤除无用及干扰信号是数据分析及信号处理领域最基本、最热门的方向之一，而常用近红外光谱预处理方法包含SNV，MSC，SG，FT以及求导等操作

一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:01

NNDL 实验六卷积神经网络（5）使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

数据集：CIFAR-10数据集，网络：ResNet18模型，损失函数：交叉熵损失，优化器：Adam优化器，Adam优化器的介

captainMo_11·2022-11-27 05:49

简单神经网络批处理时梯度计算（标量对矩阵的求导）

简单神经网络批处理时梯度计算（标量对矩阵的求导，微分法）学校的深度学习课程上老师介绍了损失函数在一个trainingdata时对网络参数的求导，比较简单易求。

三小憨·2022-11-27 04:50

深度学习过程反向传播有关sigmoid的求导

原文链接：https://www.jianshu.com/p/338f59196ef8反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强

Good@dz·2022-11-27 04:19

pytorch怎么设置模型参数初始值_pytorch自动求导Autograd系列教程（一）

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外，后面有时间会写一下tens

weixin_39568781·2022-11-27 04:05

PyTorch学习笔记(七) ---- 小试牛刀

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/文章目录1.PyTorch主要特征2.张量2.1基于Numpy实现网络2.2PyTorch：张量3.自动求导3.1PyTorch

john_bh·2022-11-27 04:59

Pytorch全连接网络

本篇开始学习搭建真正的神经网络，前一部分讨论深度学习中预处理数据的基本流程；后一部分构建了两种全连接网络，用三种不同方案拟合时序数据；并在例程中详细分析误差函数，优化器，网络调参，以及数据反向求导的过程

xieyan0811·2022-11-27 02:26

遗传算法求函数最大值实验_小知识：什么是遗传算法

其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；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。

May Wei·2022-11-27 02:25

应用sobel算子算法c语言,Canny算子与Sobel算子求图像边缘的C代码实现

所以用Canny算子对图像求导前，先用高斯滤波核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求平均，以平滑图像去除噪声。这里采用的高斯核对图像进行卷积实现高斯滤波。B：求图像梯度利用如下图

一碗面条v·2022-11-27 01:19

深度学习算子求导的学习笔记

1致谢感谢大佬的文章《ConvolutionalNeuralNetworksbackpropagation:fromintuitiontoderivation》，写的很清楚！2介绍在这篇文章中，我们将跟随知乎文章《卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导·南柯一梦宁沉沦》来学习Convolution的Backpropagation计算；3Convolution的卷积：nn.Conv2d()CNN中的

songyuc·2022-11-27 00:51

如何判断一个面试者的深度学习水平

一、理论基础基础部分了解前项传播反向传播，以及链式求导，举个例子，能不能通过一个简单的二维向量推导出Forwardpropagation再用链式规则推导出反向backpropagation（反向传播）；

Yian@·2022-11-26 23:52

pytorch学习笔记（一）pytorch基础知识

（二）pytorch主要组成模块文章目录系列文章目录pytorch学习笔记（一）pytorch基础知识1.1张量1.1.1简介1.1.2创建tensor1.1.3张量的操作1.1.4广播机制1.2自动求导

aftermath123·2022-11-26 19:27

《从零开始：机器学习的数学原理和算法实践》chap1

从零开始：机器学习的数学原理和算法实践》chap1学习笔记文章目录《从零开始：机器学习的数学原理和算法实践》chap1学习笔记chap1补基础：不怕学不懂微积分1.1深入理解导数的本质直观理解复合函数求导

临风而眠·2022-11-26 17:54

基本概念的理解与讨论

1.导数、偏导数关系（此外：梯度，法向量，方向余弦）定义见教材:在函数定义域的内点，对某一方向求导得到的导数。方向导数可分为沿直线方向和沿曲线方向的方向导数。向导数可用偏导数表示。

知识在于积累·2022-11-26 16:32

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