交叉熵求导

卷积神经网络算法综述

前向传播公式如下：3、损失函数损失函数是主要是用来衡量神经网络输出的值Y’和真实值Y之间的差距，常用的损失函数主要有交叉熵和均方误差损失函数。
wang_guan1975·2022-11-20 10:56

《机器学习（周志华）》Chapter3 线性模型

一、单变量线性回归、多变量线性回归1、线性回归基本形式：目的是训练出一组w和b使得y≈f(x)，一般用均方误差度量即：（上式也可以理解为求数据到直线的欧式距离最小）要求出最小值，对3.4式求导后等于零即可求出
周博u010083327·2022-11-20 10:52

机器学习笔记week1——奥卡姆剃刀原则、L1与L2范数正则化、模型泛化性

主要记录自己在学习过程中的盲点和细节继续加油叭fighting本篇目录1奥卡姆剃刀原则2L1与L2范数正则化2.1L1与L2范数正则化可以降低过拟合程度：2.2L1正则化和L2正则化：2.3L1正则化不能求导吗
shiinerise·2022-11-20 10:07

YOLOV4用到的一些tricks以及代码实现（2）——CIou_Loss

本节介绍交叉熵，Focalloss，L1/L2损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU的相关理论以及CIOU的理论与
xiaoyang0307·2022-11-20 08:19

YOLO-V3-SPP 训练loss计算源码解析之compute_loss

详细解析该函数需要了解dataloader那边筛选出来的gt，即build_targets函数compute_loss主要讲解model的pred和筛选的gt进行loss计算过程，包括正负样本的区分，以及二值交叉熵
小哈蒙德·2022-11-20 08:35

深度学习3-tensorflow2.0模型训练-自定义模型训练

文章目录1.神经网络的正向传播与反向传播2.自动求导机制3.案例1：模型自动求导4.案例2：使用GradientTape自定义训练模型5.案例3：使用GradientTape自定义训练模型（加入评估函数
哎呦-_-不错·2022-11-20 07:58

用最小二乘法求解多元线性回归的参数

因此，首先在残差平方和RSS上对参数向量求导。这里的过程涉及少数矩阵求导的内容，需要查表来确定，感兴趣可以去维基百科去查看矩阵求导的详细公式的表格：https://en.wikipedia
Zen of Data Analysis·2022-11-20 07:06

回归、分类问题中激活函数、误差函数选择解释

通过求导令为0，对于二分类
暮后·2022-11-20 06:15

交叉熵损失函数的应用

1.单标签分类任务中的使用（二分类任务包含在其中）参考：交叉熵在单标签分类任务中的使用需要注意的是：对单个样本，假设真实分布为，网络输出分布为，总的类别数为，则在这种情况下，交叉熵损失函数的计算方法为：
ad转化器·2022-11-20 06:40

深度学习预备知识

深度学习预备知识1、基础数学知识（线性代数、高等数学、概率论部分知识）•导数概念、如何求导、•矩阵概念、矩阵基本运算、•概率的概念、正态分布的概念等【注意】以上内容入门深度学习足够，强烈不建议大家拿上一本数学教材从头到尾去读
[山青花欲燃]·2022-11-20 06:56

Pytorch学习-基础知识

张量是pytorch是基本计算单元；pytorch是使用torch.Tensor对张量数据进行存储、变换（和numpy数据转换）；Tensor提供GPU计算和自动梯度求导。
qq_44138217·2022-11-20 06:55

回归+损失函数+图片分类数据集

从回归到多类分类从回归到多类分类-均方损失从回归到多类分类-无校验比例从回归到多类分类-校验比例Softmax和交叉熵损失损失函数L2LossL1LossHuber’sRobustLoss图像分类数据(
噜啦l·2022-11-20 03:02

语义分割loss汇总

希望各位做分割的，可以在losslossloss层面，有所启发～交叉熵损失CrossEntropyLossFunction用于图像语义分
Fighting_1997·2022-11-20 03:36

李沐-动手学习深度学习v2

1.2detach还是不太理解2.前置知识2.1矩阵计算亚导数，将导数扩展到不可微的地方矢量求导（大概知道它们后面长什么样）内积比较奇怪orz分子布局一般用分子布局方法向量关于向量的求导上图的解释：自己对自己求导得到一个
Ashley_ly·2022-11-20 03:55

pytorch 张量tensor的自动微分(求导)

意义：PyTorch张量可以记住它们自己从何而来，根据产生它们的操作和父张量，它们可以根据输入自动提供这些操作的导数链。这意味着我们不需要手动推导模型，给定一个前向表达式，无论嵌套方式如何，PyTorch都会自动提供表达式相对其输入参数的梯度。将Torch.Tensor属性.requires_grad设置为True，pytorch将开始跟踪对此张量的所有操作。完成计算后，可以调用.backward
k_a_i_and·2022-11-20 02:48

谈谈业务中使用分布式的场景

随着互联网的发展，传统单工程项目的很多性能瓶颈越发凸显，性能瓶颈可以有几个方面：应用服务层：随着用户量的增加，并发量增加，单项目难以承受如此大的并发请求导致的性能瓶颈。
福贵儿·2022-11-20 02:44

溯源供应链引擎APS的历史（蔡颖）

实际上有多种需求导致APS的产生，其原因如下：[@more@]基于约束的高级计划和排程技术的是真正供应链优化的重要引擎，她给错综复杂的供应链丛林中的企业以敏捷的身躯，来快速反应与适应激烈竞争切变化多端的市场
code_man1993·2022-11-20 01:46

非线性最小二乘问题及其求解方法：最速下降、牛顿、高斯牛顿、LM算法

非线性最小二乘问题及其求解方法：最速下降、牛顿、高斯牛顿、LM算法1.问题2.求解方法2.1最速下降法2.2牛顿法2.3高斯牛顿2.4LM算法1.问题  非线性最小二乘问题:2.求解方法  由于f(x)是非线性函数，不能直接进行求导
zhangkkit·2022-11-20 01:40

SLAM中的非线性最小二乘问题求解方法及应用

下面讨论如何求解这样一个优化问题方法一：求导分析，得到了导数为零处的极值，比较它们的函数值大小即可。
走走走走走走你·2022-11-20 01:20

软件工程导论——需求分析总结

需求分析总结需求分析是软件定义的最后一个阶段，它的基本任务是准确的回答“系统必须做什么”这个问题（系统必需完成哪些工作，而不是确定系统怎样完成它的工作）需求分析任务：确定对系统的综合要求分析系统的数据要求导出系统的逻辑模型修正系统的开发计划软件系统的综合要求
momo.lv·2022-11-20 01:01

PyTorch的自动求导机制详细解析，PyTorch的核心魔法

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：VaibhavKumar编译：ronghuaiyang导读这篇文章详细解析了PyTorch的自动求导机制，让你了解PyTorch
小白学视觉·2022-11-19 23:21

二、pytorch核心概念：2.自动微分机制

本博客是阅读eatpytorchin20day第二章的个人笔记自动微分机制1.利用backward方法求导数backward方法求梯度，梯度结果存在变量的grad属性下。
crud_player·2022-11-19 23:42

pytorch 核心 autograd 自动求导

Autograd：自动求导PyTorch中，所有神经网络的核心是autograd包。先简单介绍一下这个包，然后训练我们的第一个的神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。
临街的小孩·2022-11-19 23:10

动手学深度学习--课堂笔记 autograd

梯度是某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点出沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）方向导数：对于多元函数来说，除了沿坐标轴方向上的导数，在非坐标轴方向上也可以求导数
weixin_46480637·2022-11-19 22:19

目标检测中的类别损失和定位损失

文章目录类别损失1.CrossEntropyLoss交叉熵损失2.BalancedCrossEntropy3.FocalLoss改进的交叉熵损失函数定位损失1.L1Loss平均绝对误差（MeanAbsoluteError
Miraclo_acc·2022-11-19 21:59

强化学习 | COMA

强化学习|COMA引言在多agent的强化学习算法中，前面我们讲了QMIX，其实VDN是QMIX的一个特例，当求导都为1的时候，QMIX就变成了VDN。
有一个进大厂的梦想·2022-11-19 20:25

深度学习笔记1——常见激活函数、MP、BP

1、常见的深度学习框架1.1TensorFlow最流行的深度学习框架，接口过于复杂抽象1.2Keras缺少灵活性1.3Caffe缺少灵活性1.4PyTorch新增自对求导系统2、万能近似定理是深度学习最根本的理论依据
卖strawberry的小女孩·2022-11-19 20:07

43期《深入浅出Pytorch》课程 - Task01:PyTorch的安装和基础知识+前置知识打卡

Task011、Pytorch安装2、基础知识2.1张量(Tensor)2.2自动求导2.3梯度2.4并行计算3、前置知识打卡1、Pytorch安装由于之前使用过Pytorch，所以说不需要再重新下载，
Bessie_Lee·2022-11-19 20:31

【2019-TGRS】Aerial LaneNet: Lane-Marking Semantic Segmentation in Aerial Imagery Using Wavelet-Enhanc

PaperCode总结创新点：1.建立了航片路面标志数据集2.使用小波变换保留全频域信息，使用敏感交叉熵函数调节前景与背景像素的不平衡性不足：阴影区域分割不理想，以及washoutmark
PRSer_Carrot·2022-11-19 19:20

地心的PyTorch学习（三）

目录一.梯度二.损失Loss（1）平方损失函数（2）交叉熵损失函数三.实现梯度下降算法一.梯度梯度（gradient）是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向
cdxSunny·2022-11-19 17:00

pytorch搭建深度学习网络

目录1、tensor2、损失函数1）nn.CrossEntropyLoss2）nn.L1Loss3）nn.MSELoss3、自动求导Autograd4、网络模型库torchvision1）加载预训练模型
Nicholson07·2022-11-19 17:01

Alexnet详解以及tesnsorflow实现alexnet；什么是alexnet alexnet能做什么；alexnet教程

（smoid求导比较麻烦而且当网路比较深的时候会出现梯度消失）（3）使用了LRN局部响应归一化。（4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。dropo
别出BUG求求了·2022-11-19 15:08

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
HBU_David·2022-11-19 14:58

L1-Loss (MAE) 中位数，L2-Loss (MSE) 算术平均值

（一）L1-Loss、MAE、平均绝对误差误差函数L(x)=∑i∣x−si∣L(x)=\sum_i|x-s_i|L(x)=i∑∣x−si∣其中xxx为估计值，sis_isi为样本值对xxx求导找驻点dLdx
青蛙球·2022-11-19 14:48

机器学习岗面试题目汇总「持续更新」

机器学习岗面试题目汇总「持续更新」前情提要交叉熵损失为什么要取log？逻辑回归LR损失函数梯度推导过程？逻辑回归LR为什么要使用交叉熵损失而不使用均方误差？生成模型与判别模型区别是什么？
Wanncye·2022-11-19 14:02

PyTorch日积月累_2-计算图、autograd机制、损失函数和优化器

文章目录Pytorch中的模块类nn.ModulePyTorch的计算图和自动求导机制PyTorch如何实现计算图上节点的跟踪torch.autograd模块如何避免计算图上节点的跟踪Pytorch损失函数和优化器损失函数二分类常用损失函数多分类常用损失函数优化器
长星照耀十三州府_·2022-11-19 14:02

pytorch求导不用写求导，nuppy是cpu的

自动求导pytorch求导不用写求导nuppy是cpu的张量进行自动求导，gpu加速叶子结点，非叶子结点，中间结点迁移学习，
fu_gui_mu_dan·2022-11-19 14:01

【深度学习】pytorch 炼丹过程各元素深度解析(持续更新)

optimizer)作用参数常用方法/类学习率调度器(lr_scheduler)作用评价指标准确率召回率精确度引用梯度导数-损失值（y）与特征值（x）的导数，这里是特征值还是权值和偏置我也在推敲，根据求导原理
欧阳枫落·2022-11-19 13:18

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

5.5实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务图像分类（ImageClassification）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优化器评价指标
mmmooonnneeeyyy·2022-11-19 12:54

作业

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.对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。
mmmooonnneeeyyy·2022-11-19 12:24

NNDL 作业一

深度学习第一次作业习题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.分类问题不连续，使用平方损失函数，没有距离概念，在分类错误的情况下无法判断优化的好坏。
Stacey.933·2022-11-19 12:29

保研面试/考研复试机器学习问题整理

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111，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。
一匹好人呀·2022-11-19 11:26

保研面试的问题

流量控制，拥塞控制，各层及各层的协议计组的衡量计算机的性能指标软件工程，几个软件开发模型数据结构的链表，kmp算法，最短路径，prim和kusral，排序算法及时间复杂度高数的求导，求偏导，求极限概率论的条件概率
也哈哈哈哈·2022-11-19 11:46

保研面试之机器学习

保研面试机器学习CNN卷积层：提取特征池化层：减少图片特征，避免全连接参数过多=>得到featuremap全连接：按权值分类sigmoid函数：单一分类Softmax（交叉熵损失）多分类，求出概率SVM
Julie Y·2022-11-19 10:49

CNN的反向传播

BP算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但CNN中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此CNN的BP算法需要在原始的算法上稍作修改。
辽宁大学·2022-11-19 09:53

Python程序的5种图像处理特效

一幅图像的内部都具有相似性，而在图像边界处具有明显的差异，边缘检测利用数学中的求导来扩大这种变化。但是求导过程中会增大图像的噪声，所以边缘检测之前引入了高斯滤波降噪处理。
自橙一派·2022-11-19 09:22

反函数求导

设fff在(a,b)(a,b)(a,b)内严格单调且连续，x0∈(a,b)x_0\in(a,b)x0∈(a,b)，f′(x0)≠0f'(x_0)\neq0f′(x0)=0，则反函数x=f−1(y)x=f^{-1}(y)x=f−1(y)在y0=f(x0)y_0=f(x_0)y0=f(x0)处可导，并且(f−1)′(y0)=1f′(x0)(f^{-1})'(y_0)=\dfrac{1}{f'(x_0
tanjunming2020·2022-11-19 09:20

反函数求导习题

反函数求导例1求函数y=tan⁡hxy=\tanhxy=tanhx的反函数x=x(y)x=x(y)x=x(y)的导数。
tanjunming2020·2022-11-19 09:20

PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别

二、程序示例1.引入必要库2.下载数据集3.加载数据集4.搭建CNN模型并实例化5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器6.训练函数7.测试函数8.运行三、总结前言本篇文章基于卷积神经网络CNN，使用
长浔·2022-11-19 09:46

交叉熵损失函数详解

交叉熵损失函数说到交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss），就想到公式：L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]L=-[ylog\haty+(1-y)log(1-\haty)]L=
zhongrui_fzr·2022-11-19 09:59
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