交叉熵求导第57页

PyTorch的各个组件和实战

文章目录张量张量简介创建tensor张量的操作广播机制自动求导并行计算简介PyTorch的各个组件基本配置数据读入模型构建神经网络的构造神经网络中常见的层模型初始化损失函数训练和评估可视化优化器Fashion-Minist

Tongsen99·2022-11-24 22:16

深度学习笔记--线性代数，概率论，数值计算

eigendecomposition奇异值分解SVD概率论概率分布条件概率（conditionalprobability）期望、方差和协方差常用概率分布贝叶斯定理(Bayes'Rule)信息论基本思想自信息香农熵KL散度交叉熵

iwill323·2022-11-24 22:37

Pytorch基础知识

Pytorch基础知识张量简介创建Tensor张量的操作广播机制自动求导Autograd简介梯度计算并行计算简介为什么要做并行计算并行计算和CUDA什么关系常见的并行的方法：网络结构分布到不同的设备中(

安小兴先生·2022-11-24 22:07

matlab的syms无法在函数中使用_syms(matlab中syms的用法)

xy以后xy就可以直接使用了，有他们运算出来的结果也是符号变量当然上面的也可.定义一个符号变量：symsx定义一个符号变量x后续可以做一些符号操作，如：p=x^2+3*x-2;diff(p,x)%p对x求导大家好

weixin_39862097·2022-11-24 21:14

机器学习面试-处理回归问题

参考回答：平方损失（预测问题）、交叉熵（分类问题）、hinge损失（SVM支持向量机）、CART回归树的

Happy丶lazy·2022-11-24 19:43

2022年3月30日快手广告算法面试题

1、手写交叉熵公式2、为什么用交叉熵不用均方误差1、均方误差作为损失函数，这时所构造出来的损失函数是非凸的，不容易求解，容易得到其局部最优解；而交叉熵的损失函数是凸函数；2、均方误差作为损失函数，求导后

七月在线·2022-11-24 18:43

2022年6月，海尔集团提前批算法岗面试题5道｜含解析

问题1：介绍一下CELoss公式CELoss就是交叉熵损失，损失函数公式如下：二分类交叉熵多分类交叉熵问题2：介绍一下SVM算法SVM算法就是支持向量机，是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

julyedu_7·2022-11-24 18:59

python交叉熵损失函数实现_大话交叉熵损失函数

使用keras进行二分类时，常使用binary_crossentropy作为损失函数。那么它的原理是什么，跟categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy有什么区别？在进行文本分类时，如何选择损失函数，有哪些优化损失函数的方式？本文将从原理到实现进行一一介绍。binary_crossentropy原理假设我们想做一个二分类，输入有1

weixin_39637151·2022-11-24 17:41

交叉熵损失函数和focal loss_大话交叉熵损失函数

使用keras进行二分类时，常使用binary_crossentropy作为损失函数。那么它的原理是什么，跟categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy有什么区别？在进行文本分类时，如何选择损失函数，有哪些优化损失函数的方式？本文将从原理到实现进行一一介绍。参考：https://towardsdatascience.com/und

weixin_39631649·2022-11-24 17:40

[TensorFlow] 交叉熵损失函数，加权交叉熵损失函数

TensorFlow]argmax,softmax_cross_entropy_with_logits,sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数详解中，提到了交叉熵损失函数的计算方式以及

nana-li·2022-11-24 17:38

【交叉熵损失函数】关于交叉熵损失函数的一些理解

目录0.前言1.损失函数（LossFunction）1.1损失项1.2正则化项2.交叉熵损失函数2.1softmax2.2交叉熵0.前言有段时间没写博客了，前段时间主要是在精读一些计算机视觉的论文（比如

SinHao22·2022-11-24 17:06

交叉熵损失函数

损失函数之交叉熵目录摘要在定义的角度说交叉熵的脉络详细推理交叉熵结语目录摘要 交叉熵可以很好的表示样本所在总体的预测分布与当前分布之间的差异性，因此众多行业所涉及的深度学习模型，在模型训练时都采用交叉熵来做其损失函数

甜豆豆&刘先森·2022-11-24 17:58

pytoch人工神经网络基础：最简单的分类（softmax回归+交叉熵分类）

softmax回归分类原理对于回归问题，可以用模型预测值与真实值比较，用均方误差这样的损失函数表示误差，迭代使误差最小训练模型。那么分类问题是否可以用线性回归模型预测呢。最简单的方法就是用softmax方法，softmax的原理：以in_features个特征，out_features个类别为例。比如用花瓣大小、生长位置、花瓣形状三个因素，判断荷花和梅花，则in_features为3，out_fe

hustlei·2022-11-24 15:35

pytorch中编写代码实现Logsoftmax

在分类任务中我们常常会用到交叉熵来计算loss，交叉熵在torch官方文件中其实是由两部分组成的也就是LogSoftmax+NLLLOSS。

qq_45952183·2022-11-24 15:31

鱼书深度学习入门：gradient_simplenet

ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_error#softmax交叉熵函数

我怎么知道叫什么·2022-11-24 14:54

Goodfellow深度学习笔记--神经网络架构

目录损失函数指标选择交叉熵交叉熵代码使用最大似然的优势损失函数的具体形式用于高斯输出分布的线性单元用于Bernoulli输出分布的sigmoid单元用于Multinoulli输出分布的softmax单元

iwill323·2022-11-24 14:21

计算机视觉（四）全连接神经网络MLP

目录多层感知器/全连接神经网络一、全连接神经网络绘制二、激活函数常用的激活函数三、网络结构设计四、损失函数softmax交叉熵损失对比多类支持向量机损失五、优化算法计算图与反向传播计算图的颗粒度（例子）

想要好好撸AI·2022-11-24 13:36

关于二分类，多分类，及多标签分类的损失函数详解及Pytorch实现

不过一般实验中，损失函数的调用十分简单，也就是一行代码的事情，但是最近发现，好多小伙伴，对于损失函数的基础意义及实现细节，还是不甚了解，所以在此对分类任务中常用的交叉熵损失函数进行详细的介绍。

墨晓白·2022-11-24 13:32

使用huggingface的Transformers预训练自己的bert模型+FineTuning

①将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题多分类问题引申到多标签分类问题（softmax+交叉熵）作者苏剑林论述了将多分类任务下常用的softmax+CE的方式，推广到多标签任务，意图解决标签不均衡带来的一些问题

Wisley.Wang·2022-11-24 12:16

收藏 | 图像分割深度学习从零开始学习路线

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：计算机视觉联盟第零阶段：看分割看不懂这个阶段典型表现是，对于梯度下降，交叉熵损失，激活函数等概念模棱两可，这可能是博主说的零基础入门

小白学视觉·2022-11-24 11:14

【北京大学】Tensorflow1笔记4、5

4TensorFlow1.x的反向传播推导与实现目录第四讲神经网络实现过程（步骤1~3是训练过程步骤4是使用过程）p16代码实现模板常用的激活函数损失函数(loss)：交叉熵**softmax函数**学习率设置学习率什么是超参数

Joanne Sherkay·2022-11-24 09:45

精读Learning Topological Interactions for Multi-Class Medical Image Segmentation

方法上图是架构图，左半部分基本是传统方法，分割出来后计算交叉熵和dice损失，

格里芬阀门工·2022-11-24 08:25

幂级数求和函数

求通项公式为x^n的级数的和函数，n=0,1,2...首先求出收敛域为(-1,1)，所以和函数为要注意x=0时，s(x)是否为0，因为这个级数中n从0开始计数，所以式子正确，否则要写成分段的表达式2.求导法

格里芬阀门工·2022-11-24 08:25

记录使用mmseg时在计算交叉熵损失遇到的RuntimeError问题与解决方案

目录问题描述：非常心酸的绕了一个大圈的debug历程解决方法再总结一下其他几个容易踩雷的地方吧：最后再来总结一下这次debug的经验心得：问题描述：在使用mmseg在自己的数据集上训练语义分割模型时，遇到了一个很奇怪的RuntimeError，翻遍了内网外网都没有找到合适的解决方案。bug如下：RuntimeError:CUDAerror:anillegalmemoryaccesswasencou

FALALILA·2022-11-24 07:04

机器学习笔记(4) — 梯度下降

用于线性回归的梯度下降加2的原因就是让求导之后的式子更加简洁这就是线性回归的梯度下降算法，重复执行这些步骤，更新w和b，直到收敛f(x)是个线性回归模型，f(x)=wx+b，两个式子的后半部分分别是代价函数对

AUG-·2022-11-24 07:52

【item() detach()用法】神经网络训练显存越来越大的原因之一

2loss.item()和loss.detach()解决问题3感谢链接1显存变大的原因PyTorch采用动态图机制，通过tensor(以前是variable)来构建图，tensor里面包含的梯度信息用于反向传播求导

寻找永不遗憾·2022-11-24 07:50

深度学习（17）机器学习常用的损失函数

损失函数分类损失函数一、LogLoss对数损失函数（逻辑回归，交叉熵损失）二、指数损失函数（Adaboost）三、Hinge损失函数（SVM）回归损失函数一、均方误差、平方损失-L2损失：二、平均绝对误差

香博士·2022-11-24 07:18

反向传播——机器学习

二、实验过程1、算法思想反向传播是利用函数的链式求导来进行推导的，目的是通过不断调整权重和偏置来不断减小误差，最终得到误差最小的神经网络。2、算法原

唯见江心秋月白、·2022-11-24 07:46

torch Loss函数（常用）

torch.nn.CrossEntropyLoss，在使用时会自动添加logsoftmax然后计算loss（其实就是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()类的融合）该函数用于计算多分类问题的交叉熵

小渣青·2022-11-24 07:15

损失函数——机器学习

实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果分析五、实验总结一、实验内容理解损失函数的基本概念；理解并掌握均方差损失函数的原理，算法实现及代码测试分析；理解并掌握交叉熵损失函数的基本原理

唯见江心秋月白、·2022-11-24 07:37

Pytorch学习笔记(5)——交叉熵报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

当我使用交叉熵做损失函数时，发生了报错：RuntimeError:1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported我查了相关资料，里面的说法基本都是：输入labels

野指针小李·2022-11-24 06:47

python常用函数与机器学习基础知识记录

np.unique()交叉熵理解：SOFTMAX_CROSS_ENTROPY,BINARY_CROSS_ENTROPY,SIGMOID_CROSS_ENTROPY简介神经网络优化器讲解神经网络中的优化器

自信的小螺丝钉·2022-11-24 04:21

高翔orbslam_高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

前端第3讲三维空间刚体运动旋转矩阵；实践-Eigen；旋转向量和欧拉角；四元数；类似、仿射、射影变换；实践-Eigen几何模块；可视化演示；算法第4讲李群与李代数李群李代数基础；指数与对数映射；李代数求导与扰动模型

weixin_39927144·2022-11-24 03:40

PyTorch 分类问题引入

Hiddenlayer列向量第一层神经元输入第一层神经元输出Outputlayer二分类问题引入2以手写数字识别为例2.1标签值为one-hot[10,1]的列向量2.2学习过程损失函数梯度更新过程(向量链式求导

明朝百晓生·2022-11-24 02:35

PyTorch入门（2）—— 自动求梯度

文章目录1.基础概念2.Tensor3.梯度3.1示例3.2向量求导3.3中断梯度追踪3.4在不影响反向传播的情况下修改Tensor的值深度学习中经常需要对函数求梯度（gradient）。

云端FFF·2022-11-24 01:31

pytorch学习笔记（1）——Pytorch 在做什么

然而调用GPU、求导、卷积还是有一定门槛的。

永不言弃的小颖子·2022-11-24 01:01

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数Sigmoid；Tanh；ReLU及其梯度、LOSS及其梯度、感知机（单层感知机）、感知机2（多输出的）、链式法则、MLP反向传播推导、2D函数优化实例

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）及其梯度、LOSS及其梯度（MSE均方误差、CrossEntropyLoss交叉熵损失函数和两种求导方法）、感知机（

Henrik698·2022-11-24 01:59

深度学习-常用激活函数-上篇

下篇Sigmoid激活函数sigmoid激活函数是最基本的激活函数，取值范围属于[0,1]具体公式：优点可以被表示为概率输出，可以作为输入的归一化定义域内处处可导，两侧导数逐渐趋于0（软饱和激活函数）求导简单缺点输出不以

JF_Ma·2022-11-24 01:17

机器学习随笔——Entropy Loss的本质

我们知道：entropy的计算公式如下：为什么二分类的时候会写成如下公式：首先，我们从交叉熵的由来分析：2.交叉熵由来相对熵（KL散度）：如果对于两个分布P(x)和Q(x)，则我们可以使用KL散度来衡量这两个概率分布之间的差异

yonsan_·2022-11-23 23:34

机器学习数学基础学习笔记

二阶偏导数混合偏导数混合偏导数和求导顺序无关，二阶偏导数连续的时候，则有海塞矩阵多元函数的所有

Adam1378·2022-11-23 18:39

李群、李代数在SLAM中的应用

文章目录李群、李代数李群、李代书与坐标变换的对应关系SE(3)上的李代数求导数左乘扰动、右乘扰动怎么选取用左or右扰动？

qq_45401419·2022-11-23 18:18

g2o优化器

文章目录理论基础知识g2o优化器优化器程序调用优化算法待优化变量求解器理论基础知识知道求矩阵求导数什么的大概就够了。然后大致看一下这个文章，理解一些优化下降的算法。

憨憨2号·2022-11-23 18:46

Python SymPy求极值

1、求、求导、求偏导以及带值求导JavaScriptimportsympy#求#设置符号变量Symbol只能创建一个变量symbols可一次定义多个变量x1,x2,x3,x4=sympy.symbols

很酷的站长·2022-11-23 17:40

计算图与自动微分优化问题

计算图与自动微分构造模型：model=Sequential()全连接层：Dense()输入输出维度：output_dim,input_dim激活函数(使用的relu)：Activation(“relu”)损失函数(使用的交叉熵

生命苦短必须喜感·2022-11-23 15:32

opencv 图像梯度

'''原理梯度简单来说就是求导。OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器或者说是高通滤波器：Sobel，Scharr和Laplacian。SobelScharr其实就是求一阶或二阶导数。

Mick..·2022-11-23 13:11

深度学习 -- gradient descent(梯度下降)

gradientdescent(梯度下降)：每次找当前点的切线方向，不断接近最低点▽表示求梯度（求导）我们期望学习率开始时大，一定迭代次数后变小，因此可用下图中红点上的公式，使得学习率和迭代次数挂钩不光要考虑一次微分的值

ljc_coder·2022-11-23 13:05

深度学习笔记

根据B站李沐大神动手深度学习课程记录初学者多有不足，欢迎大佬指正文章目录案例广告点击1.数据操作2.数据操作实现3.数据预处理基本思想4.线性代数5.降维5.矩阵求导6.自动求导7.线性回归基础优化算法

水云青岚·2022-11-23 12:43

深度学习——数值稳定性+模型初始化+激活函数（笔记）

②计算损失函数l关于参数的梯度，Wt的梯度（链式求导法则）2.数值稳定性的两个问题：①梯度爆炸②梯度消失3【举例梯度爆炸】MLP（多层感知机）第t层隐藏层的计算，省略偏移进行求导从t层到d-1层的链式求导

jbkjhji·2022-11-23 12:12

百面机器学习之优化算法+标准化+正则化+损失函数

只有正确地应用表征空间以及评估指标，才可以更好地优化模型譬如SVM的模型表征空间就是线性分类模型，然后评估指标就是最大间隔逻辑回归的模型表征空间就是线性分类模型，然后评估指标就是交叉熵我自己理解模型表征空间就是表明这个

Francis_s·2022-11-23 12:09

论文精读[2022-1116]Unified Focal loss: Generalising Dice and cross entropy-based losses to handle ...

GeneralisingDiceandcrossentropy-basedlossestohandleclassimbalancedmedicalimagesegmentation统一焦点损失：泛化骰子和基于交叉熵的损失处理类别不均衡医学图像分割论文来源

robot.zhoy·2022-11-23 12:36

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