交叉熵求导第59页

nn.CrossEntropyLoss()的计算过程

,…,yn为ground-truth标签，p1,p2,…,pn为prediction计算时,y3=1，其他类别的标签=0，原公式等同于：loss=-logp3可以看到：真实标签被处理为one-hot型交叉熵公式的计算已经包含了

哈兰德小助理·2022-11-22 14:15

Pytorch损失函数torch.nn.CrossEntropy()详解

nn.CrossEntropy原先我理解的交叉熵loss的计算步骤分为两步：对网络输出做softmax得到y’；使用公式loss=-y*lny'计算最终loss。

云刘刘·2022-11-22 14:11

【深入浅出向】从自信息到熵、从相对熵到交叉熵，nn.CrossEntropyLoss, 交叉熵损失函数与softmax，多标签分类

文章目录什么是信息信息与消息的区别信息测度:自信息熵：信源的信息测度信息熵联合熵与条件熵机器学习中的交叉熵相对熵与交叉熵机器学习中的相对熵与交叉熵[^2]多分类中的交叉熵[^3]Pytorch中的交叉熵

leSerein_·2022-11-22 14:39

nn.CrossEntropyLoss详解

nn.CrossEntropyLoss是pytorch下的交叉熵损失，用于分类任务使用下面我们看看它具体是怎么实现的先创建一下数据importtorch.nnasnnimporttorchx=torch.rand

Lucinda6·2022-11-22 14:38

PyTorch的 nn.CrossEntropyLoss() 方法详解

1、PyTorch的nn.CrossEntropyLoss()方法详解2、nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数

嗯~啥也不会·2022-11-22 14:04

吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导

但是逻辑回归的J函数是非凸函数，不好求导。3）引入概率模型：4）概率模型的最大似然估计：选取θ使P（所有样本）最大。5）统一J和P：向量化公式：

Learningisgood·2022-11-22 13:05

JavaScript之机器学习5:Tensorflow.js 多分类任务

分类操作步骤加载IRIS数据集（训练集与验证集）定义模型结构：带有softmax的多层神经网络初始化一个神经网络模型为神经网络模型添加两个层设计层的神经元个数，inputShape，激活函数训练模型并预测交叉熵损失函数与准确度度量主要示例代码

神小夜·2022-11-22 13:28

python中cv2图像怎么处理_Python+OpenCV图像处理之图像梯度

图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。

weixin_39688687·2022-11-22 13:14

用python画函数的梯度图_opencv+python -- 图像梯度

图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测。

weixin_39560657·2022-11-22 13:43

Opencv（python）图像梯度和边缘检测算法

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）。2.图像梯度计算方式倒数其实是求解图像的像素灰度值的变化率，在数学上可以通过求倒数实现。

thehappysheep·2022-11-22 13:13

图像处理-梯度

而数字图像是由离散的像素构成的，因此图像的梯度不可能用求导的方式求得，因而x方向的梯度用gx=f（x+1）-f（x）来代替，同理gy=f（y+1）-f（y）。

珞珈Lena·2022-11-22 12:51

寻找更好的分类模型loss

寻找更好的loss1.CEloss并不完美2.可能更好的loss函数2.1CC-LOSS2.2Center-LOSS参考文献1.CEloss并不完美最常用于深度学习分类模型的损失函数可以说就是CE(交叉熵

L1_Zhang·2022-11-22 11:00

两种优化器SGD&Adam以及损失函数交叉熵损失&MSE&SISDR

优化器Adam梯度下降法参数更新公式：θt+1=θt−η⋅∇J(θt)其中，η是学习率，θt是第t轮的参数，J(θt)是损失函数，∇J(θt)是梯度。在最简单的梯度下降法中，学习率η是常数，是一个需要实现设定好的超参数，在每轮参数更新中都不变，在一轮更新中各个参数的学习率也都一样。为了表示简便，令gt=∇J(θt)，所以梯度下降法可以表示为：θt+1=θt−η⋅gtAdam，是梯度下降法的变种，用

ddana_a·2022-11-22 11:49

【Axios的使用学习笔记（在项目中采用jwt进行校验及拦截器的权限控制）】

Axios的使用学习笔记（在项目中采用jwt进行校验及自定义注解+拦截器的权限控制）学习说明后端说明jwt的身份认证自定义注解实现权限控制前端axios封装前端测试页面关于preflight请求导致的问题学习说明采用

bingbingyihao·2022-11-22 11:48

Boundary Loss 原理与代码解析

分割通常采用的交叉熵损失函数，在高度不平衡的问题上存在着众所周知的缺点即它假设所有样本和类别的重要性相同，这通常会导致训练的不稳定，并导

00000cj·2022-11-22 10:38

深度学习基础--神经网络（3）神经网络的学习，损失函数初识

文章目录神经网络的学习从数据中学习数据区分损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习损失函数更新的思路本文为学习笔记整理参考书籍：《深度学习入门:基于Python的理论与实现》/(日)斋藤康毅著

兔子骑士叫旺仔·2022-11-22 10:36

处理多维特征&数据集的加载

mini-batch3总结这里选择的数据集是糖尿病患者的数据集，一共有759条数据，通过8个指标对患者病情是否会加重进行判断（这里未对数据做预处理）很显然，这是一个二分类的问题，在这个问题中，我们可以使用交叉熵来作为损失函数

吃豆人编程·2022-11-22 10:38

多分类交叉熵理解

多分类交叉熵有多种不同的表示形式，如下图所示：但是，有时候我们读论文会深陷其中不能自拔。也有很多读者、观众会纠正其他作者的文章、视频的交叉熵形式。实际上，上述三种形式都是没有问题的。

superdont·2022-11-22 09:44

动手学习深度学习：09softmax回归的从零开始实现（3）

文章目录softmax回归的从零开始实现实现softmax实现softmax回归模型实现交叉熵损失函数将预测类别与真实`y`元素进行比较我们可以评估在任意模型`net`的准确率`Accumulator`

xiao52x·2022-11-22 08:51

【PyTorch深度学习实践】学习笔记第九节实践篇手写数字图像多分类

在这里将引入更加令人激动的概念——多分类softmax分类器、交叉熵、通道等。1、在二分类时，为了映射到0-1时，在线性模型输出后加了激活函数。而softmax的输入不需要再

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-11-22 08:50

（八）学习笔记：动手深度学习（Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集）

softmax回归的理论部分1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3交叉熵损失

卡拉比丘流形·2022-11-22 08:47

PyTorch深度学习实践（九）多分类问题-MNIST数据集

多分类问题用SoftMax分类器要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分）所以在使用交叉熵损失的时候

此生辽阔·2022-11-22 08:43

以业务管理信息化系统建设推动施工企业数字化转型

系统完善的数字化转型顶层设计作为施工企业转型升级的关键一环，需要从企业定位到战略目标，业务需求导向到具体措施，作出一系列的战略布局，清晰规

北京迈道·2022-11-22 07:34

TensorFlow 学习笔记-5

损失函数L的形式化定义如下：loss=L(f(xi;θ),yi)loss=L(f(x_i;θ),y_i)loss=L(f(xi;θ),yi)常见的损失函数有平方损失函数、交叉熵损失函数和指数损失函数：loss

彩虹编程·2022-11-22 06:58

卷积神经网络的关键技术,卷积神经网络参数优化

参数调整流程:1.计算loss--loss是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关2.根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的bp算法,参考微积分链式求导法则.结束..可以追问的~~

普通网友·2022-11-22 05:07

两分钟了解神经网络中的梯度求解

两分钟了解神经网络中的梯度求解1.梯度1.1pytorch的自动微分机制1.2利用pytorchbackward方法求导数（梯度）1.3自动微分优化器求最小值总结作者声明：本人才疏学浅，写文章记录和大家一起学习成长

梦想当极客的小芦·2022-11-22 05:04

【神经网络与深度学习】 Numpy 实现全连接神经网络

损失函数为交叉熵。3、实验目的学习如何使用Numpy实现一个只有一个输入层、一个中间层和一个输出层全连接神经网络，并利用它来处理一个简单的分类任务，即识别手写数字，通过实践来

乐心唯帅·2022-11-22 03:31

对卷积神经网络关注点的可视化——显著图和类激活图

生成显著图的方法：通过计算输出类别对输入图像求导数来得到

12smile25·2022-11-22 03:19

softmax函数与交叉熵损失

目录softmax函数softmax函数的作用softmax运算计算案例交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）作用信息量信息熵相对熵（KL散度）交叉熵计算案例总结参考softmax函数softmax

凉～婷·2022-11-22 02:30

【深度学习8】Pytorch使用及使用小案例

JunLal·2022-11-22 02:45

八、线性回归-波士顿房价预测

持续更新中…）2.1线性回归简介1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归的特征与目标的关系分析2.2线性回归api初步使用1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程2.3数学:求导

IT瘾君·2022-11-22 02:35

线性回归算法从认知到实战内含波士顿房价预测案例

线性回归简介学习目标1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归的特征与目标的关系分析3小结2.2线性回归api初步使用学习目标1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程3小结2.3数学:求导学习目标

钰涵雨辰·2022-11-22 01:00

NNDL 作业1：第二章课后题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.答：（1）平方损失函数经常用在预测标签y，y为实数值的任务中，定义为：从概率的角度看问题，线性回归中求解最优参数w中使用最大似然估计和最小二乘法的解相同

牛奶园雪梨·2022-11-22 00:18

pytorch深度学习实战lesson15

第十五课数值稳定性、模型初始化和激活函数目录理论部分数值的稳定性稳定训练实践部分理论部分数值的稳定性神经网络的梯度计算：其本质来讲是一堆矩阵的乘法，因为向量对向量求导是矩阵。

光·宇·2022-11-22 00:54

Opencv3学习笔记(C++&Python双语)---图像梯度

原理参照教程《学习Opencv3》第十章卷积与滤波梯度本质就是求导数，Opencv中都是近似求导数，至于算子模板为什么要设置特定的矩阵，参考以下两篇文章https://www.zhihu.com/question

weixin_41685308·2022-11-22 00:50

对pytorch梯度的理解

文章目录亚导数将导数扩展到向量自动求导的实现梯度清零深度学习中的求导将计算移动到计算图之外detach直观理解retain_graph=True亚导数将导数扩展到不可微的函数举个例子,假设是y=∣x∣y

live_for_myself·2022-11-21 22:35

计算机视觉基础-图像处理-边缘检测

导数也会受到噪声的影响，因此建议在求导数之前先对图像

背着贝壳去徒步·2022-11-21 22:53

【动手学深度学习】softmax回归的从零开始实现（PyTorch版本）（含源代码）

回归的从零开始实现一、理论基础1.1前言1.2分类问题1.3网络架构1.4全连接层的参数开销1.5softmax运算1.6小批量样本的矢量化1.7损失函数1.7.1对数似然1.7.2softmax及其导数1.7.3交叉熵损失

旅途中的宽~·2022-11-21 20:03

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数和标签平滑函数

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数和标签平滑函数F.cross_entropy先来讲下基本的交叉熵cross_entropy，官网如下：torch.nn.functional.cross_entropy—PyTorch1.12documentationtorch.nn.functional.cross_entropy

未来影子·2022-11-21 19:27

深度学习——多层感知机实现【笔记】

max对数值大的求导3.收敛定理1.数据在半径r内2.余量p分成两类分类正确，3.单层感知机

jbkjhji·2022-11-21 19:24

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

真不想再学了·2022-11-21 19:01

图像处理-机器学习一些科普材料汇集 - 持续更新中_拔剑-浆糊的传说_新浪博客...

图像处理-机器学习-SLAM基础知识汇集（更新中）--byzxg519atsina.com1.适用于机器学习的矩阵求导推导技巧1.矩阵求导术（上）--非常好https://zhuanlan.zhihu.com

普通网友·2022-11-21 18:38

机器学习算法——概率类模型评估指标2（对数似然函数Log_Loss）

除了上节的布里尔分数外，另一种常用的概率损失衡量是对数损失（log_loss），又叫做对数似然、逻辑损失或者交叉熵损失，它是多元逻辑回归以及一些拓展算法（比如神经网络）中使用的损失函数。

Vicky_xiduoduo·2022-11-21 18:30

【小白学PyTorch】扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（下）池化、Normalization

>扩展之Tensorflow2.0|21Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则扩展之Tensorflow2.0|20TF2的eager模式与求导扩展之Tensorflow2.0|19TF2

风度78·2022-11-21 17:01

梯度下降法的理解

对f(x)求导后，f(x)的导数为2x

Charis Hu·2022-11-21 16:44

python怎么计算图像梯度_Opencv-Python学习笔记十——图像梯度、边缘检测 Gradient, Edge Detection...

图像梯度边缘检测图像梯度，图像边界使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian()梯度简单来说就是求导，OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器

carafqy·2022-11-21 15:07

机器学习——决策树和随机森林

目录熵信息熵条件熵相对熵（KL散度）交叉熵决策树ID3信息增益C4.5信息增益率CART树基尼指数剪枝——过拟合处理随机森林Bagging策略随机森林样本不均衡的常用处理方法决策树（decisiontree

yfqh9588·2022-11-21 15:31

OpenCV-Python官方教程-10-图像梯度（Sobel，Scharr、Laplacian）

你可以设定求导的方向（xorder或yorder）。还可以设定使用的卷积核的大小（ksize）。

骚火棍·2022-11-21 15:23

机器学习入门~正规方程Normal equation

解决方法：代价函数求导，并令导数为零，求解出使得导数为零的参数θx。但实际问题中，参数θ是一个n+1维的向量，也就是θ0到θm的

一日两份espresso·2022-11-21 14:47

李沐深度学习-ch02

：：2为每2列选1个矩阵计算：1、首先将导数拓展到向量1.x和y都是标量，最终结果也是标量2.x标量，y向量，最终结果是向量（若y是行向量，则求导结果是行向量。

Forever^^??·2022-11-21 14:47

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