交叉熵求导第81页

pytorch的nn.CrossEntropyLoss()函数使用方法

nn.CrossEntropyLoss()函数计算交叉熵损失用法：#output是网络的输出，size=[batch_size,class]#如网络的batchsize为128，数据分为10类，则size

TravelingLight77·2021-04-21 22:14

loss出现Nan的解决办法（梯度爆炸）

1、加入gradientclipping：例如用的是交叉熵cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))的话，最后softmax层输出y_conv的取值范围在

zhenggeaza·2021-04-21 19:12

从最大似然估计到EM算法深入--Apple的学习笔记

写似然函数L；取对数；求导数，得驻点，最大值点；作结论。最

applecai·2021-04-21 04:34

极大似然估计（Maximum Likelihood Estimattion Theory）是什么？极大似然估计的本质思想是什么？为什么极大似然可以作为损失函数使用？负对数似然损失函数（Negative

交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别？最大似然估计(maximumlikelihoodestimation,MLE)一种重要而普遍的求估计量的方法。最大似然法明确地使用

Data+Science+Insight·2021-04-20 09:03

交叉熵

KL散度（相对熵）衡量两个分布之间的差异大小，KL散度是大于等于0，当越趋近于0，说明p、q两个分布越相似。

唐僧骑马彤那个彤·2021-04-20 02:59

人工智能-数学基础-函数与优化

一.最优化问题1.一元方程最优化问题求解函数极小值f(x)=x2+x−1f(x)=x^2+x-1f(x)=x2+x−11.1传统求解先求导，使导数为0:f′(x)=2x+1=0f\prime(x)=2x

纯洁的小魔鬼·2021-04-20 02:11

用TensorFlow做Kaggle“手写识别”达到98%准确率-详解

一、回顾上期上期我们学习了梯度下降、神经网络、损失函数、交叉熵等概念，然后用42000张图片数据训练了一个简单的神经网络，准确度92%。可以说，这只是一个HelloWorld。

锐心凌志·2021-04-20 01:37

机器学习入门(6)--(单变量)梯度下降与线性回归

costfunction运用梯度下降，即将梯度下降和线性回归进行整合，如下图所示：梯度下降与线性回归对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数：线性回归代价函数代入梯度下降算法求导当

黄泽武·2021-04-19 22:19

python：机器学习模块PyTorch【上】

点击访问：PyTorch中文API应用具体代码地址自动求导机制本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。

JackHCC·2021-04-19 21:26

tensorflow/keras与pytorch的交叉熵对比

pytorch交叉熵损失BCELossvsBCEWithLogitsLossbceloss前面需要经过sigmoidBCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步input

Jemila·2021-04-19 17:44

DeepLearning学习笔记2_deep learning tutorial

TipsfortrainingDNN1.选择合适的损失函数chooseproperloss当选择softmax作为输出层时，选择交叉熵为损失函数。

吹洞箫饮酒杏花下·2021-04-19 00:45

python深度学习入门-神经网络的学习

目录摘要1、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据2、损失函数2.1均方误差2.2交叉熵误差2.3mini-batch学习2.4mini-batch版交叉熵误差的实现2.5为何要设定损失函数

诗雨时·2021-04-18 19:49

关于矩阵求导、全连接神经网络模型和卷积神经网络模型反向传播的学习记录

关于矩阵求导、全连接神经网络模型和卷积神经网络模型反向传播的学习记录内容是对神经全连接神经网络模型以及卷积神经网络模型求导以及反向传播手推公式的一些记录。

好名字可以让朋友..更容易记住你·2021-04-18 18:31

袁立，气出了，底牌揭了，慈善还得做！（浪淘沙）

要求导师给证实，不太可能。其实都是心照不宣的事，非要说出来干嘛？我倒是很喜欢袁立的性格，但是这种性格，吃的亏还能少么？你得理解他们，坐在那把椅子上，拿着不菲的酬劳。事关立场问题，不是难

浪淘沙01·2021-04-18 04:34

几种信息熵的理解

机器学习算法中经常会用到各种熵，如决策树、损失函数等，常见的熵包含信息熵、相对熵、条件熵、联合熵以及交叉熵，它们之间存在一些关系，刚开看的时候一头雾水，趁有点头绪，记录下。

zstu_翊·2021-04-14 15:55

交叉熵初识-cross entropy

定义在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。

致Great·2021-04-14 08:07

java多线程并发异步编程,高效利用JUC+lambda

前言当我们的业务变得复杂,需求导致我们需要开多线程去做业务执行,通常我们使用的是Executors去创建+RetreenLock+原子类atomic去操作多个线程间的协作,但当业务更具象化时我们需要对线程存在依赖关系

SinceMay·2021-04-13 10:46

CV-图像分类

图像分割难点语义鸿沟视角光照尺度遮挡形变背景杂波类内形变运动模糊类别繁多基于规则的方法硬编码难以实现数据驱动的方法图像表示全局特征局部特征如SIFT+wordbag像素分类器SVMAdaBoost随机森林贝叶斯线性分类器神经网络损失函数0-1损失交叉熵

巴川笑笑生·2021-04-11 10:17

Few-Shot Segmentation Without Meta-Learning: A Good Transductive Inference Is All You Need?阅读笔记

本文引入了一种转换推理，通过优化一个新的损失函数，利用了任务中的无标签像素，这个损失包含三个部分：1.在标签像素上的标准交叉熵；2.在无标签像素上的后验熵；3.基于预测前景区域部分的一个全局KL正则器。

喵喵喵喵诺·2021-03-31 17:38

Pytorch学习之一：PyTorch基础概念

PyTorch既可以看做加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，除了Facebook之外，它还已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

张张翻翻·2021-03-29 15:22

关于：上传附件后台提供了三大类附件模板类型共用一个接口没有返回URL时如何去处理附件上传？

1、需求导入上传附件的流程大致是：后台提供个接口地址，前端将文件上传到指定的地址上去，在上传文件成功时的回调函数中去获取上传时的文件信息数据，比如：文件名，文件大小等。

听书先生·2021-03-29 11:18

iview组件库：当后台返回到的数据与使用官网组件指定的字段不匹配时，进行修改某个属性名再将response数据渲染到页面上的处理

1、需求导入当存在前端需要的数据的字段渲染到表格或者是一些公共的表格组件展示数据时的某个字段名与后台返回的字段不一致时，那么需要前端进行稍加处理，而不能直接this.list=res.data;这样数据是渲染不出来的

听书先生·2021-03-29 11:24

pytorch tutorial记录

autograd问题1.loss.backward(tensor)中的tensor问题根据tutorial叙述的向量偏导数实际是一个jacobian矩阵，y=f(x)，y是m维向量，x是n维向量那么y对x求导数就是

☛FreshMan·2021-03-26 17:13

非线性优化库ceres入门

zizi7·2021-03-23 17:03

Dice系数(Dice coefficient)与mIoU与Dice Loss

讲到了Dice顺便在最后提一下DiceLoss，以后有时间区分一下在语义分割中两个常用的损失函数，交叉熵和DiceLoss。

liangbaqiang·2021-03-22 15:17

matlab对多项式求导的命令,matlab多项式求导

实验五:Matlab多项式和符号运算一、实验目的1.掌握Matlab多项式的运算。2.了解符号运算。二、实验内容1.将多项式P(x)(x2)(x3)(x7)(x1)......?????7.17.27.37.47.57.67.77.87.97.107.117.12导数概念导数的MATLAB符号求解函数的微分微分中值定理洛必达法则......matlab实验五多项式和符号运算_其它_工作范文_实用文

weixin_39988164·2021-03-20 17:37

首发！字节跳动技术大神亲授内部音视频开发笔记，熬夜撸完后，感觉之前学的都是渣渣

image.jpeg伴随着短视频行业的火爆，以及国内5G的普及，基本每个人在空闲刷短视频，国内短视频用户已达8.73亿，巨大的用户需求导致人才市场

bug樱樱·2021-03-19 16:04

SLAM总结(二)-数学基础之求导和线性方程求解

SLAM总结（二）-数学基础之求导和线性方程求解1.求导：高数中常见的是一个函数对一个自变量求导，属于标量对标量求导。

loui robot·2021-03-18 22:52

【损失函数】一文弄懂各种loss function

大家往往接触的损失函数比较少，比如回归就是MSE，MAE，分类就是logloss，交叉熵。

zenRRan·2021-03-15 22:07

Softmax求导

对Softmax求导：显然是目标是和根据求导的链式法则：所以核心问题就转换为求，在接触到这个式子的时候，考虑到一个问题，为什么这里是对求导而不是对求导，接下来举例说明：从图中可以得到z4=w41*o1+

番茄土豆牛肉煲·2021-03-15 00:03

随笔――做高数时

高数是死穴符号是几个世纪前的符号留下的疑问我解不出来极限我不懂于是你便成了题目求得了我分数的无穷小真相求导呀，微分为何一个苹果砸不死一个树下睡觉的牛顿也许不够高或者是人类强大的头盖骨敲烂了苹果留下了一串串抽象的符号求导呀

郁衡子·2021-03-11 21:48

原因

之前发现自己这么长时间没有成长，最近体会到的原因是：没有追求导致没有目标，没有目标导致没有行动，没有行动导致惰性产生，继而恶性循环。

PrajnaRen·2021-03-11 21:44

反馈神经网络：反向传播算法与简单的反馈神经网络算法python实现，在脱离api的路上越走越远。。。

文章目录一.深度学习基础1.深度学习2.反向传播算法3.梯度下降算法与链式求导法则①.链式求导法则②.梯度向量③.梯度下降算法4.最小二乘法二.反馈神经网络1.反馈神经网络原理与具体过程2.反馈神经网络的激活函数

才疏学浅的ksks14·2021-03-11 14:18

云飞辅导;97%的同学掉入“均值不等式“”陷阱，你知道吗？

求函数的值域往往通过函数的单调性来求解，那样需要求导、定号，往往过程比较繁琐，会降低解题速度和正确率。

聚焦and支点·2021-03-11 12:57

导数四则运算

图片发自App加法（依次求导）乘法（一导二不导加二导一不导）除法（一导二不导减二导一不导）再除以二不导的平方

itm_7913·2021-03-11 05:42

OkHttp3 源码解析连接池的复用

今天的文章将对OkHttp3的连接池的复用进行深一步的分析，通过对连接池的管理，复用连接，减少了频繁的网络请求导致性能下降的问题。

Gillben·2021-03-11 03:05

Asp.NET Core 限流控制(AspNetCoreRateLimit)的实现

避免因客户端频繁的请求导致服务器的压力。

·2021-03-10 19:55

熵

看文章“熵”不起：从熵、最大熵原理到最大熵模型（一）“熵”不起：从熵、最大熵原理到最大熵模型（二）“熵”不起：从熵、最大熵原理到最大熵模型（三）信息熵与最大熵模型二、那么多概念，怎么办熵，条件熵，联合熵，交叉熵

只为此心无垠·2021-03-10 14:48

02-21：FM算法

优势：线性复杂度稀疏数据有效任何实值类型的特征模型建立2、解决问题解决问题3、算法求解（1）交叉项系数交叉项求解2、基于随机梯度的方式的参数求解求导参数更新4、预测以及算法性能指标5、详见代码随机梯度下降参数更新以及计算性能指标过程

是黄小胖呀·2021-03-09 22:58

执业律师(五百二十四)

欧阳导:张总的想法不错，方向也是对的，但需要基础条件，首先公司的选址要在影视基地，其次需要剧组的资金充足、稳定，最后还要求导演及制片方对艺术、质量有高要求。

半大老头儿·2021-03-09 22:59

联邦学习纵向逻辑回归公式推导

2.对B求导与A的结果类似，改变相应下标即可3.推导过程中，Xθ的相乘顺序经常混淆，这一点和原图中的公式稍有不同。4.原图中的公式其实有错误，前两行是是未进行求导的。同时完成了《联邦学习》一书

Doodlera·2021-03-09 14:37

深度学习之Pytorch学习

10days）1.1Pytorch简介：1.2Pytorch的环境安装1.3Pytorch资料1.4.1pytorch的基础知识1.4.1Pytoch的张量(Tensor)1.4.2Pytorch的自动求导功能

骊山道童·2021-03-05 17:48

正规方程组不涉及矩阵求导解法，先求偏导再构造矩阵

最近在学机器学习，关于正规方程的求导，网上的求解方法基本都用到了矩阵的求导，这个对于本渣渣来说一时有点无法理解想到之前学习的教材里也有关于正规方程的求解，遂翻书来看看，结果轻描淡写一句直接给出了结论：好家伙

大聪明亿泰·2021-03-04 23:26

深蓝学院-多传感器融合定位-第5章作业

深蓝学院-多传感器融合定位-第5章作业第一题：不基于转台的加速度计标定：Jacobian推导第二题：完成标定（自动求导）第三题：完成标定（解析式求导）1.标量对向量求导法2.向量对向量求导法Github

Weiheng-Summer·2021-03-04 06:03

focal-loss

交叉熵两个概率分布之间的距

九日書心·2021-02-27 14:11

对向量求导和对矩阵求导

对一个数求导大家都比较熟悉，那么对向量求导呢？看如下的例子：假设有矩阵和向量：很容易求出，现在令，则向量对向量求偏导的结果为多少？

Jarkata·2021-02-26 22:21

《PyTorch深度学习实践》-刘二大人 Otto Group Product Classification作业

importnumpyasnpimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchimporttorch.optimasoptim#定义函数将类别标签转为id表示，方便后面计算交叉熵

不废江流·2021-02-24 15:30

web前端基础介绍

1.2发展随着互联网发展，原本的HTML越来越无法满足日益增长的需求，页面显示上出现了图片，视频等丰富的多媒体，有了等，页面显示多样化的需求导致了css样式出现，后面又有了交互逻辑需求出现了js。

zii4914·2021-02-24 11:03

深度学习TF—4.随机梯度下降

二阶导自定义二、激活函数及梯度1.sigmoid函数及其梯度2.Tanh函数及其梯度3.ReLU函数及其梯度4.LeakyReLU函数及其梯度5.激活函数选择总结三、损失函数及梯度1.MSE—均方误差2.交叉熵损失函数四

哎呦-_-不错·2021-02-23 21:06

tensorflow2.0 入门学习——tf.keras实现逻辑回归

逻辑回归损失函数：交叉熵平方差所“惩罚”的是与损失为同一数量级的情形。若特征值取值范围非常大时，若用平方差刻画

有梦想的Programmer·2021-02-21 18:24

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