交叉熵求导第62页

04 自动求导

自动求导1.1向量链式法则标量链式法则拓展到向量例子1例子21.2自动求导自动求导计算一个函数在指定值上的倒数它有别于(1)符号求导(2)数值求导1.3计算图将代码分解成操作子将计算表示成一个无环图1.4

正在打怪升级的小菜鸟·2022-11-19 08:27

2022.10.23 第五次周报

、卷积神经网络1.全连接神经网络遇到的问题1.1.信息量问题1.2.空间位置变性2.卷积神经网络是什么2.1.卷积层2.1.1维度2.1.2零填充2.2.池化层2.3.全连接层（也叫前馈层）2.3.1交叉熵

杨幂臭脚丫子·2022-11-19 08:57

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy用于计算多分类问题的交叉熵。标签应为一个整数，而不是one-hot编码形式。

吃成一个胖娃娃·2022-11-19 08:56

torch.nn.BCELoss

torch.nn.BCELoss用于计算二分类问题或多标签分类问题的交叉熵损失。torch.nn.BCELoss需要配合Sigmoid函数使用。

吃成一个胖娃娃·2022-11-19 08:56

1.3.3 手写数字识别之损失函数

文章目录概述分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵交叉熵的代码实现概述上一节我们尝试通过更复杂的模型（经典的全连接神经网络和卷积神经网络），提升手写数字识别模型训练的准确性。

一条大蟒蛇6666·2022-11-19 08:55

交叉熵损失函数优缺点_交叉熵损失函数

交叉熵代价函数(Cross-entropycostfunction)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。

weixin_39608748·2022-11-19 08:19

python交叉熵损失函数实现_Softmax和交叉熵的深度解析和Python实现

原标题：Softmax和交叉熵的深度解析和Python实现作者|PARASDAHAL译者|zzq【导读】如果你稍微了解一点深度学习的知识或者看过深度学习的在线课程，你就一定知道最基础的多分类问题。

weixin_39723248·2022-11-19 08:19

交叉熵代价函数原理

https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52562159交叉熵代价函数（作用及公式推导）2016年04月02日18:22:52__鸿阅读数：65686

weixin_34168880·2022-11-19 08:49

损失函数设计三种原理

损失函数如何设计最小二程估计极大似然估计交叉熵最小二程估计误差平方和极大似然估计极大似然估计根据先验和后验概率推导交叉熵从信息熵的角度设计损失函数

武凯的博客·2022-11-19 08:12

为什么使用交叉熵损失函数

•使用极大似然原理导出交叉熵损失函数减轻了为每个模型设计损失函数的负担，选择了模型p(y|x)就明确了损失函数logp(y|x)•损失函数的梯度必须有足够大的预测性，这样才能很好的指导算法的学习。

谁画你多情华发·2022-11-19 08:11

2022.10.23 学习周报

归纳总结4.1deep的两层含义4.2为什么使用1*1卷积层4.3动机和考虑4.4结构细节4.5总结二、深度学习卷积神经网络的层级结构1、输入层2、卷积层3、激活层4、池化层5、全连接层CNN损失函数1、交叉熵损失函数表达式

MoxiMoses·2022-11-19 08:41

信息熵、交叉熵、相对熵原理与softmax函数的应用

可利用其特性设计损失函数推导出最优数学模型；softmax函数是一种处理数据手段，一般会出现在模型最后阶段，比如各种神经网络的最后一层，经过softmax函数处理后可把任意数据（一般表现为向量）处理成概率形式，这样就可以用交叉熵的方法得到与真实概率分布之间损失

m2xgo·2022-11-19 08:09

交叉熵如何做损失函数？

“最大似然估计”为什么又叫“交叉熵”下面这个是吴恩达大佬在他的课程里面写出来的最大似然估计法的公式，\(y\)是标签值，\(\hat{y}\)是神经网络的估计值。

Kevin小鲨鱼·2022-11-19 08:02

由损失函数设计原理，重理解交叉熵推导

主要讨论最小二乘，极大似然估计，交叉熵思路来源：“损失函数”是如何设计出来的？

0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:29

Pytorch中的.backward()方法

如果对于某Variable变量x，其x.requires_grad==True,则表示它可以参与求导，也可以从它向后求导。requires_grad==True具有传递性：若x.re

qq_54867493·2022-11-19 07:27

机器学习标量、向量、矩阵的求导 PyTorch自动求导

2求导学习PyTorch的自动求导之前首先需要知道求导的过程。注意：可能不同的教材关于对于向量和矩阵求导有着不同的定义，本文关于向量或者矩阵求导后会进行一次转置操作。

kaiserqzyue·2022-11-19 07:21

图像运算和图像增强十

图像运算和图像增强十图像锐化之Sobel、Laplacian算子实现边缘检测（1）Sobel算子(一阶微分算子)Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。

come_closer·2022-11-19 07:10

【PyTorch】基于CNN的手写数字识别（在MNIST数据集上训练）

项目场景简单的学习pytorch、自动求导和神经网络的知识后，我们来练习

Xavier Jiezou·2022-11-19 06:59

python多项式求导_OO博客作业1：多项式求导作业总结

OO博客作业1：多项式求导作业总结第1次作业要求：简单多项式导函数的求解，仅包含幂函数和常数带符号整数幂函数项变量项常数项表达式由加法和减法运算符连接若干项组成空白字符此外，值得注意的几点是：带符号整数内不允许包含空白字符

weixin_39537680·2022-11-19 03:36

链表实现一元多项式的加法、乘法、求导，求值

存储多项式的项数n，系数a，指数index顺序存储结构：数组元素表示系数，下标表示指数顺序结构存储：结构数组，指数排序，节省空间链式存储结构：链表多项式的表示：仅表示非0项已知项数可用动态数组，这里使用了链表类0系数不保留，0指数保留；求值分别用了直接带入和秦九韶算法，并输出两种求值方式所用的时间#include#include#includeusingnamespacestd;clock_tst

Zionlove·2022-11-19 03:59

AlexNet网络结构的实现和详解

AlexNet网络结构特点：1.首次利用GPU进行网络加速训练（GPU处理速度是CPU的20-50倍）2.使用了ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数（缺点：求导麻烦、容易梯度消失）以及tanh

Dragon_0010·2022-11-19 03:25

LeNet训练Cifar-10数据集代码详解以及输出结果

首先讲一下交叉熵损失函数，里面包含了Softmax函数和NLL损失函数接下来讲一下NLL损失函数LegativeLogLikelihoodLoss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数似然函数是什么呢

Dragon_0010·2022-11-19 03:25

求勒让德n阶多项式、图像及求导 python实现

勒让德方程ddx[(1−x2)dy(x)dx]+l(l+1)y(x)=0勒让德方程\frac{d}{dx}[(1-x^{2})\frac{dy(x)}{dx}]+l(l+1)y(x)=0勒让德方程dxd[(1−x2)dxdy(x)]+l(l+1)y(x)=0勒让德多项式Pl(x)=12ll!dldxl(x2−1)l勒让德多项式P_{l}(x)=\frac{1}{2^{l}l!}\frac{d^{l

聪明乖巧的小狮子·2022-11-19 03:52

【OpenMMLab实践】03MMClassification理论（CNN分类模型训练以及PyTorch简介-中）

本文总结分类模型具体的训练过程以及PyTorch框架目录1.图像分类模型训练1.1交叉熵损失函数1.2训

TianleiShi·2022-11-19 03:30

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy详解

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的示例tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的作用计算估计值和标签的交叉熵损失函数值

象象家的小蜜桃·2022-11-19 03:48

2021-07 李宏毅机器学习打卡Task04：深度学习简介和反向传播(下)

Task04深度学习简介和反向传播(下)学习地址李宏毅机器学习B站视频地址李宏毅机器学习开源笔记地址论坛版块反向传播背景梯度下降参数更新依旧使用梯度下降，只是计算梯度时使用更高效的方法即反向传播机制链式求导法则反向传播的基础即链式法则

wizzniu·2022-11-19 02:19

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

叶雨柳光·2022-11-19 02:42

深度学习基础

二.目标函数在神经网络中，我们用到的损失函数为均方误差，而在深度学习中，我们大部分都是用交叉熵来作为损失函数的。选择交叉熵作为损失函数的原因主要是，交叉熵变化的速率更快，能使参数较快的迭代。

白蛋儿_爱编程~·2022-11-19 02:11

pytorch[11]

1x1卷积可以降低运算压力结构代码多层神经网络会出现梯度消失现象其为多个分别求导反向相乘，如果每个值都很小那么靠近输入的梯度就可能消失解决方式残差网络通过右边图的方式可以将梯度变到1附近，保证相乘的值不过小

尤齐·2022-11-19 01:26

【论文精读2】MVSNet系列论文详解-RMVSNet

CostVolumeRegulazation）过程当中对内存过大的问题，主要做了三点改动：（1）在代价体正则化步骤，使用序列化GRU来代替3DCNN（2）将softargmin替换为Softmax，并将原始的回归问题改为多分类问题计算交叉熵损失

LiverWhles·2022-11-19 01:38

logistic/softmax回归梯度下降法公式推导与代码实现

它被分类到正样本的置信度为其中，和为待求参数，为了后续求解方便，我们令，令，这样，logistic公式便可写成如下形式logistic参数求解logistic回归分析中最重要的是参数的求解，这里我使用交叉熵函数和均方误差函数作为损失函数来进行梯度下降交叉熵函数对于二分类问题

_MaHao·2022-11-18 16:15

Logistic回归代价函数的梯度下降公式数学推导

数学推导过程如下以上就是代价函数的求导过程，只是自己的一个笔记，不喜勿喷，谢谢。

WhoAmI十二·2022-11-18 16:13

李宏毅机器学习笔记12：RNN（2）

1.LossFunction依旧是SlotFilling的例子，我们需要把model的输出yiy^iyi与映射到slot的referencevector求交叉熵，比如“Taipei”对应到的是“dest

chairon·2022-11-18 11:07

机器学习实战第8章预测数值型数据：回归

平方误差可以写做：用矩阵表示可以写成使用上式对w进行求导：

dengzhang2630·2022-11-18 08:27

Pytorch的grid_sample是如何实现对grid求导的？（源码解读）

Pytorch的grid_sample是如何实现对grid求导的？

蔡斯达纳·2022-11-18 08:24

线性二分类的实现

神经网络结构从视觉上判断是线性可分的，使用单层神经网络；输入层设置两个输入单元，表示经纬度：=1,2输出层设置一个单元，表示地盘所属阵营：=+a=Logistic(z)权重参数为：=(1,2)^,=()损失函数为交叉熵损失函数

唯见江心秋月白、·2022-11-18 08:22

线性代数知识点总结_数学篇：考研线性代数知识点归类

⑶、前面内容需要记忆，类似于泰勒公式，类似于求导公式，但是不同于泰勒公式的是，可以通过理解记忆。2、难点⑴、没有一本好的辅导书。①刚刚说过

weixin_39724287·2022-11-17 21:29

机器学习中有哪些距离度量方式

可快速关注本文涉及到的距离度量方法：欧氏距离曼哈顿距离闵氏距离切比雪夫距离标准化欧氏距离马氏距离汉明距离编辑距离DTW距离杰卡德相似系数余弦距离皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数肯德尔相关性系数布雷柯蒂斯距离卡方检验交叉熵相对熵

fahaihappy·2022-11-17 11:25

动手学习深度学习——softmax函数与sigmoid函数区别

1.解决的实际问题不同在动手学深度学习——softmax回归之OneHot、softmax与交叉熵一文中，我们以softmax函数和交叉熵实现了一个“单层神经网络”——softmax回归分类器；同

时生丶·2022-11-17 07:11

数据不平衡问题及解决方案

数据不平衡问题及解决方案数据集分布解决方案1：过采样实现代码实验结果解决方案2：Focalloss内容实现代码实验结果解决方案3：[修正的交叉熵损失](https://kexue.fm/archives

adam-liu·2022-11-17 07:39

白话关于熵、信息熵、香农熵的一些事

白话关于熵、信息熵、香农熵的一些事flyfish一切皆因深度学习中出现了交叉熵这个词。

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:18

NLP经典论文：Word2vec、CBOW、Skip-gram 笔记

笔记论文介绍模型结构CBOW模型整体模型输入输出整体流程整体维度输入层与投影层输入输出输出层输入输出原本方式：传统softmax优化方式1：分层softmax优化方式2：负采样NegativeSampling交叉熵损失

电信保温杯·2022-11-16 17:02

二元函数对xy同时求导_高等数学期末总复习 DAY4. 利用莱布尼茨定理求高阶导隐函数求导对数求导法参数函数求导等...

DAY4.1.利用莱布尼茨定理求高阶导2.隐函数求导3.对数求导4.参数函数求导5.用导数求切线、法线6.函数的微分1.利用莱布尼茨定理求高阶导只看两点：1、常用导数的高阶公式2、例题例题2.隐函数求导这种方程里面

weixin_39614276·2022-11-16 11:01

9.4 多元复合函数求导

本篇内容为多元复合函数的求导法则，内容其实难度还是不大的，但是作者看的时候有点费力，可能是因为我脑子慢吧，这篇写的时候我会尽可能的写的好理解一点，不管是我以后重新看还是大家拿去看都能省点心。

一把把拉普拉斯拉住·2022-11-16 11:56

高数-导数-参数方程的导数

一、性质：（1）是一阶求导（2）是求二阶导也可写作：---------------------------------------------------------------------------

Jtooo·2022-11-16 11:20

参数方程求导习题

例1已知{x=tety=2t+t2\left\{\begin{matrix}x=te^t\\y=2t+t^2\end{matrix}\right.{x=tety=2t+t2，求dydx\dfrac{dy}{dx}dxdy解：dxdt=(t+1)et\qquad\dfrac{dx}{dt}=(t+1)e^tdtdx=(t+1)etdydt=2+2t\qquad\dfrac{dy}{dt}=2+2td

tanjunming2020·2022-11-16 11:49

岭回归，LASSO回归与弹性网

话句话说就是特征向量组成的矩阵不是一个满秩矩阵（特征数大于对应矩阵的秩）岭回归岭回归的代价函数是经过L2正则化（正则化可以降低模型复杂度）后的代价函数，如下，并对其求导令导数为0，得到参数θθθ（也即www

Leee_song·2022-11-16 10:46

哈工程自考计算机应用数学,自考本科计算机应用数学 01332

9.求导正确

一林黄葉·2022-11-16 08:43

曲线积分与曲面积分总结_2020考研数学核心知识点梳理总结

导数与微分1、导数与微分的定义(函数可导性、用定义求导数)2、导数的计算(“三个法则一个表”：四则运算、复合函数、反函数，基本初等函数导数表;“三种类型”：幂指型、隐函数、参数方程;高阶导数)3、导数的应用

weixin_39603778·2022-11-15 22:47

[2022-09-29]神经网络与深度学习 hw3 - 从0开始的FNN轮子制造

torch版本对比Sigmoid用PyTorch自带torch.sigmoid()激活函数Sigmoid改变为ReLU损失函数MSE用PyTorch自带torch.nn.MSELoss()损失函数MSE改变为交叉熵改变步长改变训练次数权值

三工修·2022-11-15 17:11

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