交叉熵求导第80页

Android Studio 修改包名

来自唐朝的栗子·2021-05-11 14:24

百面机器学习—12.优化算法

1.2均方根误差—RMSE1.3平均绝对值误差—MAE（L1损失）1.4Huber损失函数—平滑的平均绝对误差1.5Log-Cosh损失1.6分位数损失函数2.分类问题中的损失函数2.1对数损失函数2.2交叉熵损失函数二

哎呦-_-不错·2021-05-11 14:26

交叉熵

1信息量假设我们听到了两件事，分别如下：事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量比事件A的信息量要大。究其原因，是因为事件A发生的概率很大，事件B发生的概率很小。所以当越不可能的事件发生了，我们获取到的信息量就越大。那么信息量应该和事件发生的概率有关。假设x是一个离散型随机变量，取值范围为X，概率为p(x)，x属于X，

一川烟草i蓑衣·2021-05-10 16:57

圣杯布局和双飞翼布局

两种布局的由来这是需求导致。两个需求：一，优先加载中间的盒子；二，中间盒子能自适应宽度，两边盒子不变。

印象rcj·2021-05-10 01:56

机器学习——求解优化问题的Lagrange乘子法、KKT条件

在高等数学上，常用的函数最优化方法有三种：1、利用函数的单调性，求导找到目标函数的最值；2、拉格朗日（Lagrange）乘子法；3、KKT条件法。

又迷鹿了·2021-05-09 20:18

天气大幅度降温，利用周日快速消化没有生命力的商品

1.外套二棉有28个，男孩外套放下特价车上，女孩货架陈列用爆炸贴特价，明早开会要求导购主推，处理如下：中童男孩二棉外套库存5个，原价89元，现价49元大童男孩二棉外套库存11个，其中原价99元的5件现价

A天上星·2021-05-09 20:15

差分模型理论概述

读者需要的预备知识有：一元多次方程、解、根的概念、代数基本定理多项式求导数及其性质一元二次方程的解法复数的概念及复数的指数表示方法数列的概念线性代数的基本知识（基(base)、线性组合、线性无关/线性相关

遲莫泠靈零·2021-05-09 16:54

向量微积分

机器学习里经常用到标量和向量、向量和向量的求导，其实只是把向量对应位置的元素进行求导。但是，这些元素的组织方式有两种，分别是分子布局和分母布局，二者并无本质上的差别，只是结果相差个转置。

Spikeeee-·2021-05-08 17:07

pytorch之交叉熵（笔记四）

师傅说过一句话：线性回归用二次代价函数，分类使用交叉熵。通过一个例子观察一下：通过观察发现，输入是0.82的比输入是0.98的收敛的更快，为什么呢？为我们通过sigmod函数观察一下。

月疯·2021-05-08 09:25

信息量和熵、KL散度、交叉熵损失函数

1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的；一个事件发生的概率越大

Spikeeee-·2021-05-07 23:31

Pytorch修改指定模块权重的方法，即 torch.Tensor.detach()和Tensor.requires_grad方法的用法

0、前言在学习pytorch的计算图和自动求导机制时，我们要想在心中建立一个“计算过程的图像”，需要深入了解其中的每个细节，这次主要说一下tensor的requires_grad参数。

荪荪·2021-05-07 11:21

张翰娜扎分手：感情最终躲不过平淡？

请点击此处输入图片描述原文里写着因为双方彼此对于事业的追求导致了他们聚少离多，和平分手。我看到这段说辞恍

徕徕小菇凉·2021-05-07 05:09

人工智能

吴恩达课程w3l1知识a.在逻辑回归的计算场景下，线性函数和激活函数只是求目标函数y的两个步骤而已图片发自Appb.要记住几个基本概念（i）表示第几个样本，[i]表示第几层神经网络，神经网络同样有反向求导诉求

布拉格的猪·2021-05-06 21:20

二.交叉熵损失函数（Softmax损失函数）

关于交叉熵在loss函数中使用的理解https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834神经网络基本构架交叉熵损失函数交叉熵损失函数一般用于分类任务

愿风去了·2021-05-06 02:38

真假不较真玩是为修身

自拾荒以来，苦寻求导师。导师在眼前，更是在天边。只听叽笑声，无人收我徒。吃尽苦中苦，受过骗中骗。眼力有所长，更知行中黑。他的手中物，件件都是宝。你的手中货，他说一眼假。市场经济下，学术见了娘。

吾吾斋·2021-05-05 03:17

矩阵求导

多元函数导数基本概念：一阶导：梯度向量的概念二阶导：Hessian矩阵Hf如果光滑性好，可以交换偏导的顺序最速下降方向：方向导数最小二乘法：

麦粒果仁酥_ff0e·2021-05-04 06:00

懒加载的原理

这样做能防止页面一次性向服务器响应大量请求导致服务器响应慢，页面卡顿或崩溃等问题。

想做一个画家·2021-05-03 19:18

交叉熵损失函数

目录二分类多分类为什么sigmoid激活函数，使用交叉熵损失函数更好?1.二分类激活函数sigmoid这里要注意的是是最后一层的输出，才是激活函数后的输出，为预测值。

张虾米试错·2021-05-03 09:28

特征选择之期望交叉熵

期望交叉熵也称为KL距离，反映的是文本类别的概率分布和在出现了某个特征的条件下文本类别的概率分布之间的距离，具体公式表示如下公式P(t)表示特征t在文本中出现的概率P(ci)表示ci类文本在文本集中出现的概率

山的那边是什么_·2021-05-03 09:07

Pytorch自动求导机制、自定义激活函数和梯度

Pytorch自动求导机制、自定义激活函数和梯度文章目录Pytorch自动求导机制、自定义激活函数和梯度前言：１自动求导机制1.0张量本身grad_fn1.1torch.autograd1.1.1torch.autograd.backward1.1.2torch.autograd.grad２

菜鸡AI工作室·2021-05-03 08:48

深度学习的数学（5）偏导数

1.多变量函数有两个以上的自变量的函数2.偏导数（partialderivative）：指明对哪一个变量进行求导，关于某个特定变量的导数。

thefist11·2021-05-01 22:20

最小二乘法曲线拟合

和梯度下降不断迭代求出极值不同的是，最小二乘法是直接求导计算出参数。

greymonster·2021-05-01 18:12

生活杂记——春天来了

自然而然的说到孩子的教育问题，说到孩子最近老惹她生气，我说其实咱们可以试试非暴力沟通中讲的沟通四要素，第一，不带情绪的客观的讲你观察到的事情；第二表达你的感受，如难受、生气、喜悦等；第三，说出是什么需求导致了那样的感受

安之若素susu·2021-05-01 07:33

最小二乘法及矩阵求导

矩阵的迹定义如下矩阵的迹.png定理１.png乘积迹.jpg定理２定理３.png121374283.jpg定理４.png定理５６.png定理７.png迹方法.png7.png最小二乘法最小二乘法１.png最小二乘法２.png377208968.jpg624584112.jpg最小二乘的概率解释image1.png3.pngimage最小即可。这就解释了线性回归为什么要选用最小二乘作为衡量指标了。更

jiandanjinxin·2021-04-29 18:49

pytorch多分类问题

多分类问题softmax分类器对于多分类，假如我们对每个输出层的神经元用sigmoid输出，并用交叉熵损失进行训练，那么可能会产生一个模糊的结果，比如对于某一输入，第一类的输出概率为0.8，第二类的输出概率为

喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:37

第1章数学基础和机器学习问题（范数+矩阵迹+矩阵求导+机器学习框架）

俯视机器学习能看透人生，却看不透数学，有什么好处！第1章数学基础和机器学习问题1.向量及矩阵本课程讨论的向量默认都是列向量。向量和矩阵都只讨论实数情况。1.1向量内积对向量x,y∈Rnx,y\inR^nx,y∈Rn，其内积=xTy=∑i=1nxiyi=x^Ty=\sum_{i=1}^nx_iy_i=xTy=i=1∑nxiyi内积满足交换律，即xTy=yTxx^Ty=y^TxxTy=yTx.1.2矩

火力教育·2021-04-29 09:55

炎热的天气让你躁动了吗

可是太过于苛求导致多数人不满，这就没意思了。并且，态度应该是最大的问题吧。我始终认为工作应该是愉快的，而不是

Carmen卡门·2021-04-29 08:26

2019-02-19（未补充版）

第一讲：一维运动的描述知识点运动的基本概念知运动求力，求导法知力求运动，微分方程法寻找核心方程紧扣目标，借助定义、完成变量代换分离变量，得到微分方程两边定积分特殊模型：收尾速度表达题位移和路程是两个完全不同的概念

翔予·2021-04-28 22:45

PyTorch之张量简介和创建

在pytorch中张量可不仅仅是多维数组，也是自动求导的关键，（在pytorch0.4.0之前Variable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导。）

Leohamss·2021-04-28 22:55

深度学习 | 训练网络trick——label smoothing

之后在使用交叉熵函数来计算损失值：最终在训练网络时，最小化预测概率和标签真实概率的交叉熵，从而得到最优的预测概率分布。

yuanCruise·2021-04-28 13:03

多层神经网络，从零开始——（七）、损失函数

常用的损失函数对于回归问题有均方误差，对于分类问题一般使用的是交叉熵。通常为了提高泛化性能，还要使用正则化，此时损失函数的参数还包含了权值信息。

忆霜晨·2021-04-28 03:57

梯度消失的原因（极好理解）

还有就是我们求梯度的时候是用代价函数来对参数求导的，由于神经元一级一级地传下来的时候，本质上就是一个复合函数了，因此求导的话必须采用复合函数求导法则，也

十曰立·2021-04-27 23:11

看图理解信息理论中的“熵”、“交叉熵”等概念

转载自我的个人博客网站，跳转阅读风味更佳。本篇为外文博客翻译，英语原文博客地址：https://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/不是逐句直译，根据个人理解意译。理解可能有误，如果发现错误希望读者能通过邮件告知，谢谢。正文：作者在首段简要描述了一下信息理论（InformationTheory）：他认为信息理论给人一种全新的思路去理解这

欢乐一只虾·2021-04-27 17:28

论文阅读《Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels》

在本文中，作者揭示了传统用作分类的交叉熵CE损失函数的弊端：即在一些easyclass会对nosiylabel过拟合，同时一些hardclass学习的也不够充分

汐梦聆海·2021-04-27 13:51

TensorFlow 2——导数和微分

目录导数计算自动微分导数计算以Sigmoid函数为例求导：sigmoid(x)=11+e−x\mathit{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1importtensorflowastf

凡心curry·2021-04-27 10:00

机器学习---数学基础（一、微积分）精华版

文章目录1、极限1.1极限的定义1.2无穷小阶数1.2.1等价无穷小代还求极限2、微分与泰勒级数2.1微分2.1.1导数2.1.2求导法则2.2泰勒级数3、积分与微积分基本定理4、牛顿法1）注意事项（局限性

Jankin_Tian·2021-04-26 21:10

pytorch几种损失函数CrossEntropyLoss、NLLLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、focal_loss、heatmap_loss

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失常用于多分类问题CE=nn.CrossEntropyLoss()loss=CE(input,target)Input:(N,C),dtype:float

Brikie·2021-04-26 21:54

交叉熵 vs logloss

https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/79250642https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485image.png-np.average(label*pred_score)or-np.average(np.multiply(label*pred_score))average(label值为1的pred

7ccc099f4608·2021-04-26 13:26

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

深思海数_willschang·2021-04-26 08:41

深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法

from=singlemessage反向传播算法其实就是链式求导法则的应用！！！属实是妙，以及Bengio这句话：激活函数的意义：如果不用激活函数，每一层输出都是上层输

Spikeeee-·2021-04-25 23:41

60分钟闪击速成PyTorch（Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz）学习笔记

torch.autograd（自动求导包）。NeuralNetworks（神经网络）。Trai

诸神缄默不语·2021-04-24 22:21

《PyTorch深度学习实践》--3梯度下降算法

（a为学习因子，影响每次移动的步长，越小越精确但时间复杂度也会变高）通过求导，可以求出具体的表达式，根据表达式就可以写出代码。x_data=[

一只大鸽子·2021-04-24 21:47

深度学习入门认识 K210 视觉识别

权重训练:训练数据集带入模型验证:新数据集的带入模型（已经使用了模型，推理）深度神经网络，“深度”意思多层网络结构，能够更好的表达图像数据，它包含了输入层，隐藏层和输出层隐藏层:权重，偏置，非线性计算误差:交叉熵损失

雨落芳华·2021-04-24 16:27

使用python实现三维图可视化

这是学习tensorflow框架中遇到的知识，这里定义函数的时候选用的是将x和y封装起来，方便tensorflow求导。

·2021-04-24 13:42

专题五数据分析与多项式计算

数据分析与多项式计算文章目录数据分析与多项式计算一、数据统计分析1、求矩阵的最大元素与最小元素2、求矩阵的平均值与中值3、求和与求积4、累加和与累乘积5、求标准差与相关系数6、排序二、多项式计算1、多项式的表示2、多项式的四则运算3、多项式的求导

闲谈社·2021-04-23 17:40

OpenCV-Python教程:15.图片梯度

1.Sobel和Scharr导数Sobel算子是一个连接高斯平滑和微分运算，所以它更抗噪音，你可以指定求导的方向，垂直的或水平的（参数yorder和xorder)。

xxxss·2021-04-22 20:42

【深度学习】softmax 函数求导

def_bwd(self,dLdy,X):dX=[]fordy,xinzip(dLdy,X):dxi=[]fordyi,xiinzip(*np.atleast_2d(dy,x)):#用xi计算yi.#梯度：当i=j:yj-yjyj，当i\=j:-yjyj#dyi,xi都是矩阵，1n_out,1n_in.yi=self._fwd(xi.reshape(1,-1)).reshape(-1,1)#列向量

梅津太郎·2021-04-22 19:43

一个大写的人会超越时代的限制—《社交网络》

这就要求导演在剧情的编排上有所取舍和升华。而一部优秀的传记片，总容易让人忽略它是传记片的事实。本片其实是一个时效性很强的作品。马克·扎

红钿头·2021-04-22 10:08

18梯度下降法

首先确定拟合的函数：y=ax1+bx2+c然后确定损失函数，对损失函数求导。计算下降方向可以用一个batch_size的平均值也可以用一个样本。只不过一个样本会导致下降方向比较随机。

Plenari·2021-04-22 02:08

pytorch全连接层梯度链式法则记录

雅可比矩阵满足链式法则注意雅可比矩阵满足链式法则只当连续的求导都是在向量之间，引入矩阵之后不满足链式法则一个例子说明雅可比矩阵的链式法则：X1∗n

☛FreshMan·2021-04-22 00:31

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