交叉熵求导第58页

交叉熵损失函数和似然估计_平方损失函数与交叉熵损失函数 & 回归问题为何不使用交叉熵损失函数...

讲解平方损失函数与交叉熵损失函数适用的情况以及解释了原因。特别是回归问题为什么不能使用交叉熵损失函数。

小弟埃尔文·2022-11-23 11:23

DDPM交叉熵损失函数推导

KL\rmKLKL散度由于以下推导需要用到KL\rmKLKL散度，这里先简单介绍一下。KL\rmKLKL散度一般用于度量两个概率分布函数之间的“距离”，其定义如下：KL[P(X)∣∣Q(X)]=∑x∈X[P(x)log⁡P(x)Q(x)]=Ex∼P(x)[log⁡P(x)Q(x)]KL\big[P(X)||Q(X)\big]=\sum_{x\inX}\Big[P(x)\log\frac{P(x)}

champion_H·2022-11-23 11:11

从零开始的深度学习之旅(3)

目录神经网络的损失函数1.损失函数的引入2.损失函数3.回归：误差平方和SSE3.1MSE的使用3.2二分类交叉熵损失函数3.3极大似然估计推导二分类交叉熵损失3.4用tensor实现二分类交叉熵损失4

ren9855·2022-11-23 11:06

动手学深度学习v2笔记-Day7-基础知识总结

复习与总结内容均为本人现阶段学习中浅显的理解，如有任何错误，欢迎指出0x00自动微分深度学习其实就是一个复合函数微分可以解决深度学习中的优化问题系统自动构建计算图来跟踪变量参与的计算，并且根据这个计算图来进行自动求导反向传播可以加快梯度的运算

CabbSir·2022-11-23 11:09

动手学深度学习v2笔记-Day6

动手学深度学习v2Day60x00数值稳定性一个d层的神经网络，计算其梯度（复合函数求导）∂l∂wt=∂l∂hd∂hd∂hd−1...

CabbSir·2022-11-23 11:38

【优化策略】解决过拟合——正则化和权重衰减

2.L2正则化定义：表示代价函数，后面表示L2正则化项，n为样本量，正则项系数，1/2是为了方便求导。

俭任G·2022-11-23 10:48

深度学习 — — PyTorch入门（三）

点击关注我哦autograd和动态计算图可以说是pytorch中非常核心的部分，我们在之前的文章中提到：autograd其实就是反向求偏导的过程，而在求偏导的过程中，链式求导法则和雅克比矩阵是其实现的数学基础

小北的北·2022-11-23 10:16

（六）学习笔记：动手学深度学习（自动求导）

自动求导1.链式法则1.1向量的链式法则1.1.1实例一1.1.2实例二2.计算图3.自动求导的两种模式3.1正向累积和反向累积3.2反向累积总结3.3复杂度3.3.1反向累积和正向累积复杂度的对比4.

卡拉比丘流形·2022-11-23 10:10

grad can be implicitly created only for scalar outputs

1.Autograd：自动求导torch.Tensor是这个包的核心类。如果设置它的属性.requires_grad为True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。

一只皮皮虾x·2022-11-23 09:38

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs的原因：Pytorch不支持对张量的求导

一、背景介绍原则上，Pytorch不支持对张量的求导，即如果z是张量的话，需要先将其转为标量。浏览了很多博客，给出的解决方案都是说在求导时，加一个torch.ones_like(z)的参数。

信小颜·2022-11-23 09:52

图像处理编程中的mask_图像相关的编程注意事项

矩阵相加，滤波，求导等基础操作都有opencv打头阵，写代码时最多关心一下内存问题。

foolfishzju·2022-11-23 09:40

UNet语义分割多分类学习

今天学了下交叉熵，softmax，对激活函数和损失函数有了更深刻的理解，softmax可以使总的概率为1，并且放大差距，BCE和CE是不一样的，bce_LOSS要求loss数据维度大小一致，CE要求不一样

z504727099·2022-11-23 09:06

P23-24：损失函数与反向传播+优化器（Pytorch小土堆学习笔记）

我们先简单了解两个损失函数：L1Loss：参数除了最后一个前面的都已经弃用了这里有例子：运行结果如下如果reduction这个参数设置为‘sum’，则输出为2MSELoss平方差运行结果：CrossEntropyLoss交叉熵损失

ni哥跑的快·2022-11-23 08:47

深度学习中的损失函数（交叉熵）

0、前景介绍对于线性回归模型适用于输出为连续值的情景，但是在模型输出是一个像图像类别这样的离散值时。对于这样离散值的预测问题，通常使用一些例如sigmoid/softmax的分类模型。1.图像分类任务假设下面两个模型都是通过softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值：模型1：预测真实是否正确0.30.30.4001(猪)正确0.30.40.3010(狗)正确0.10.20.7100(猫)错误

怨滴个大石头·2022-11-23 07:03

深度学习基础--神经网络（4）参数更新策略，梯度法

−f(x)h(4.4)\frac{df(x)}{dx}=lim_{h\to0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}\tag{4.4}dxdf(x)=limh→0hf(x+h)−f(x)(4.4)求导的代码实现

兔子骑士叫旺仔·2022-11-23 07:38

tensorflow损失函数及实现

在深度学习中,损失函数是⽤来衡量模型参数的质量的函数,衡量的⽅式是⽐较⽹络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的⽂献中名称是不⼀样的，主要有以下⼏种命名⽅式：1.分类任务在深度学习的分类任务中使⽤最多的是交叉熵损失函数

XMM-struggle·2022-11-23 06:34

计算机视觉算法面试必备知识点（2022）

目录优化算法，Adam,Momentum,Adagard，SGD原理：正则化：Logit函数和sigmoid函数的关系：损失函数：交叉熵损失函数：神经网络为啥使用交叉熵？

奶盖芒果·2022-11-23 05:02

pytorch快速入门

准备数据用于训练Transforms三、神经网络准备训练设备定义网络的类模型的layersnn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型的参数四、自动求导

Reflect2022·2022-11-23 03:59

深度学习——损失函数推导过程（三个方面诠释损失函数的由来意义）

损失函数大致分为3类方法最小二乘法极大似然估计法交叉熵1.最小二乘法这个方法是最显而易懂的，假设x是真实值，y是预测值，那么∣x−y∣|x-y|∣x−y∣式子（1）就是指真实值与预测值之间的偏差。

INVinci_BY·2022-11-23 03:58

Ranking Loss函数：度量学习

含义交叉熵和MSE的目标是去预测一个label，或者一个值，又或者或一个集合，不同于它们，RankingLos

未来游客·2022-11-23 01:38

开放集域适应文献阅读五

ImprovedOpenSetDoaminAdaptationWithBackpropagation1问题与挑战2本文贡献3方法4小结参考文献1问题与挑战 Saito提出了一种由ttt参数化的二元交叉熵损失

iQoMo·2022-11-23 01:05

Pytorch 构建简单Neural Networks

nn包依赖autograd包来定义模型并求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。

pengege666·2022-11-23 01:19

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

weixin_51715088·2022-11-23 00:38

A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation

Method半监督过程：使用标记好的数据和交叉熵训练好教师模型，

favomj·2022-11-23 00:27

pytorch使用argmax argsoftmax

argmax的目的在于求取最大值所在的索引，这个函数是不可导采用softargmax替代，可以求导，其公式如下所示：假设输入的Tensor如下图所示：tensor([0.1000,0.3000,0.6000,2.1000,0.5500

Jumi爱笑笑·2022-11-23 00:02

交叉熵nn.CrossEntropyLoss()和nn.BCELoss()

交叉熵用于判定实际的输出（概率）和期望的输出（概率）的接近程度（距离）。交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。相关概念信息量：用于衡量一个事件的不确定性。

追影子的蛇·2022-11-23 00:27

pytorch学习遇到的问题汇总

1.向量求导向量对向量求导-_yanghh-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/yanghh/p/13758243.html2.backward和grad一文解释

Tsparkle·2022-11-23 00:18

AI学习[随堂笔记1109]_交叉熵损失函数_方差损失函数_基础

交叉熵损失函数一种用于分类问题1的损失函数2，原理为：将模型输出的概率，与标准答案3的值对比。

麦没了块QAQ·2022-11-22 22:17

XGBoost股票预测

不同于GBDT的是只会用到一阶导数信息，XGBoost会利用泰勒展开式把损失函数展开到二阶之后求导，利用了二阶导数信息，这样在训练集上的收敛就会更快参数介绍主要参数解释max_depth数的最大深度，一般值为

GarryCarlos·2022-11-22 22:24

2.7 使用PyTorch实现简单机器学习

2.7使用PyTorch实现简单机器学习本篇我们将使用PyTorch的一个自动求导的包——Antograd，利用这个包及对应的Tensor，利用自动反向求导传播来求梯度，无需手工计算梯度。

清风有信·2022-11-22 21:10

Revisit Recommender System in the Permutation Prospective

permutation-matchingoffline:2个模型，分别预测ctr以及nextscore(是否继续阅览)，不共享参数的dnnonline:改进的beamsearchpermutation-rankoffline:bi-lstm+mlp，交叉熵损失

KpLn_HJL·2022-11-22 21:33

零基础讲解PCA降维算法原理推导

注：虽说是零基础，但完整推导必备知识点有拉格朗日乘子法，简单的矩阵求导，矩阵特征分解，若不会也没关系，知道大概怎么一回事就行。

解矣。·2022-11-22 21:24

pytorch中常见的损失函数

pytorch中常见的损失函数参考自：https://mp.weixin.qq.com/s/2oUNYUwkrVUN1fV4zDER7Q文章目录pytorch中常见的损失函数1.交叉熵损失交叉熵简介BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss2

wwweiyx·2022-11-22 21:22

Gumbel-Softmax完全解析

笔者是在研究EMNLP上的一篇论文时，看到其中有用Gumbel-Softmax公式解决对一个概率分布进行采样无法求导的问题，故想到对Gumbel-Softmax做一个总结，由此写下本文为什么我们需要Gumbel-Softmax

数学家是我理想·2022-11-22 19:47

第1讲高等数学预备知识

会求fx，y会研究fx性质，奇偶，单调，周期1.1复合函数（直接代入）1.2换元法求函数思路1：直接换元，左端换t，不好算思路2：凑，右端凑1.3复合函数1.4反函数（常见求导，积分，方程变形）原函数值域就是反函数定义域分段函数分段处理得到的答案字母要对调

sisiuu·2022-11-22 18:10

pycharm动手学深度学习笔记-01预备知识

笔记参考：B站橘子CSDNpycharm版（简略版笔记）核心的不懂的地方参考沐神的课程主页本地python环境python3.8改成了深度学习专用的文章目录预备知识数据操作和数据预处理线性代数微积分自动求导预备知识数据操作和数据预处理

东方-教育技术博主·2022-11-22 18:07

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（批量归一化）

批量归一化(BatchNormalization)1.引言当神经网络比较深的时候，数据在下边损失函数在上边，在梯度自动求导,forward是数据从下一点点往上走，计算backWard是从上往下计算（这里有个问题

Jul7_LYY·2022-11-22 18:20

OpenCv_03——图像特征

chess.jpghouse.jpggirl1233.1角点检测基本原理cv2.cornerHarris()参数说明img数据类型为float32的入口图像blockSize数据类型为float32的入口图像ksizeSobel求导中使用的窗口大

要什么自行车儿·2022-11-22 18:18

机器学习和tensorflow学习研究笔记之数学基础知识

偏导数定义：对于一个多变量的函数，求其中一个变量的偏导数就是保持其他变量恒定，然后对这个变量进行求导所得的结果即为该函数在该变量上的偏导数。

我用py·2022-11-22 17:12

tensorflow学习（一）基础数学

前言：上章讲述了环境搭建，这章主要讲述需要的数字基础矩阵，编导数,最小二乘法,梯度,学习率,交叉熵等1:矩阵1>矩阵的加减法这个好理解，对应位置一一加减2>矩阵的乘法A矩阵=MP(M行P列)B矩阵=PN

yunteng521·2022-11-22 17:02

Python与人工神经网络（8）——改进神经网络

花了三期的篇幅来改进我们的神经网络：第五期讨论了二次方程成本函数引起的训练变慢的问题，引入了交叉熵成本函数；第六期提到了过度拟合及其解决办法——正则化，并详细论述了L2正则化的原理；第七期主要概括的讲了其他的三种正则化方法

阔活洵信·2022-11-22 17:19

【深度学习基础知识 - 10】图像的梯度

概念对于图像的梯度，如果理解数学中离散点的梯度求导方法就会发现一点也不神秘。梯度表示的是某一函数在该点处的方向导数沿着这个方向取得最大值，简单来说就是它总指向函数增长最快的方向。

雁宇up·2022-11-22 17:18

自动求导机制-代码实现

自动求导机制importtorch#x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)#requires_grad=True这个的意思是指在训练的过程中可以对当前指定的x进行求导了

土豆娃potato·2022-11-22 16:03

吃瓜教程——西瓜书线性模型学习

得出一个误差函数，分别对于w,b求导，当导数是0的时候，就是误差取到最小值的时候，w,b就可以求出来。就是最小二乘法。如果是多元的形势呢？就是一个x从数变成数组，y从数变成数组？

math_zr·2022-11-22 16:27

pytorch 交叉熵函数CrossEntropyLoss 使用详解

importtorchimporttorch.nnasNNcriterion=NN.CrossEntropyLoss()X=torch.randn([2,150])Y=torch.randint(0,150,(2,))print(X.shape)print(Y.shape)loss=criterion(X,Y)loss0=criterion(X[0],Y[0])loss1=criterion(X[

znsoft·2022-11-22 15:58

深入理解Pytorch负对数似然函数（torch.nn.NLLLoss)和交叉熵损失函数（torch.nn.CrossEntropyLoss)

在看Pytorch的交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss官方文档介绍中，给出的表达式如下。

程序之巅·2022-11-22 15:58

【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍

目录1交叉熵的定义2交叉熵的数学原理3Pytorch交叉熵实现3.1举个栗子3.2Pytorch实现3.3F.cross_entropy4参考文献1交叉熵的定义 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度

一穷二白到年薪百万·2022-11-22 15:27

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数

1、nn.CrossEntropyLoss()在pytorch中nn.CrossEntropyLoss()为交叉熵损失函数，用于解决多分类问题，也可用于解决二分类问题。

有点聪明的亚子1·2022-11-22 15:23

【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解

文章目录一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()二、什么是交叉熵三、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数参考链接一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()

想变厉害的大白菜·2022-11-22 15:22

pytorch中交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss()）的计算过程

importtorchimporttorch.nnasnnimportmathimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathcriterion=nn.CrossEntropyLoss()#output=torch.randn(3,5,requires_grad=True)#label=torch.empty(3,dtype=torch.long).random_(5

子非鱼_tan·2022-11-22 14:17

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