交叉熵求导第82页

requests接口测试基础

发送HTTP请求导入requests库并将测试的接口地址设为变量importrequestsbase_url='http://httpbin.org'Get请求r=requests.get(base_url

michael_1d24·2021-02-19 19:49

深度学习tensorflow学习笔记

tensorflow1.2.3.测试2.安装pycharm3.Tensor3.1如何创建一个张量3.1.1指定值张量生成3.1.2随机张量生成3.1.3`常用函数`3.1.4数学运算函数3.1.5数据与标签配对3.1.6求导函数

只会收藏他人资料的卑微嘎·2021-02-17 09:05

2022张宇考研基础30讲第十一讲多元函数微分学

文章目录第十一讲多元函数微分学基本概念平面点集极限偏导可微偏导数的连续性多元函数微分法则链式求导规则隐函数存在定理多元函数的极值与最值条件极值与拉格朗日乘法第十一讲多元函数微分学一共大概考个18分左右基本概念平面点集内点外点边界点聚点但是对于开集来说

晴夏。·2021-02-15 00:58

PyTorch里eval和no_grad的关系

torch.no_grad()则是告知自动求导引擎不要进行求导操作。这个操作的意义在于加速计算、节约内存。但是由于没有gradient，也就没有办法进行ba

yanxiangtianji·2021-02-13 08:19

深蓝学院-多传感器融合定位-第3章作业

深蓝学院-多传感器融合定位-第三章作业题目内容第一题：残差模型推导第二题:Ceres解析求导Ceres的使用Ceres解析求导：线特征残差Ceres解析求导：面特征残差Ceres和Eigen的坑点第三题

Weiheng-Summer·2021-02-10 06:11

同济高等数学第二章之经典错误知识点笔记

同济高等数学第二章1.导数1.概念2.微分3.导数与微分的几何意义4.可微，可导，连续之间的关系5.基本初等函数导数格式6.求导法则1.有理运算法则2.复合函数求导法3.隐函数求导法4.反函数的导数5.

android 小白星·2021-02-08 23:04

PAT乙级1010

1010一元多项式求导设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn-1。）输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。

時光微涼·2021-02-08 17:39

Promise

介绍和基本使用基本使用二、Promise的三种状态三、Promise的链式调用第一种链式调用第二种链式调用四、Promise的all方法使用一、介绍和基本使用是ES6的新特性；是异步编程的解决方案避免ajax异步请求导致回调函数嵌套太深

这次又写信给哪位·2021-02-07 23:10

深入理解神经网络中的反向传播

背景知识背景知识很简单，只有链式法则：如图，利用小学二年级学习的链式求导法则，实现对复合函数的求导，那么在我们的神经网络中，也是一样的道理。

MasterYi-0803·2021-02-07 20:56

corssEntropy(softmax(\theta | X, I(y))) 梯度推导[2021-02-05]

交叉熵合并softmax函数：是一个的矩阵，其中是特征的数量，是分类的数量。假设为的列向量。运算和numpy的广播机制一致。函数会建立一个长度为的全零向量，并将第个索引位置的元素置一。

东东是个鬼·2021-02-07 12:24

自动求导

文章目录使用Pytorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd过程解析扩展Autogradimporttorchtorch.

aJupyter·2021-02-06 14:15

解决pytorch下出现multi-target not supported at的一种可能原因

在使用交叉熵损失函数的时候，target的形状应该是和label的形状一致或者是只有batchsize这一个维度的。如果target是这样的【batchszie，1】就会出现上述的错误。

·2021-02-06 11:16

机器学习损失函数小结

机器学习损失函数小结概述损失函数、代价函数、目标函数的区别与联系分类问题中的损失函数0-1损失函数Hinge损失函数Logistic损失函数交叉熵损失函数回归问题中的损失函数平方损失函数绝对损失函数Huber

不是一首歌的事·2021-02-05 17:17

HaaS AI之VSCode中搭建Pytorch简单卷积神经网络

PyTorch提供了两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络PyTorch大量使

HaaS技术社区·2021-02-03 11:47

01-如何理解微服务(Microservice)?

久而久之，不断扩充的业务需求导致单体应用的系统越来越庞大臃肿。此时，单体应用的问题也逐渐显现出来，由于单体应用是一个“整体”，往

·2021-02-02 18:50

JavaScript如何实现防止重复的网络请求的示例

前言在开发中，经常会遇到接口重复请求导致的各种问题。对于重复的网络请求，会导致页面更新多次，发生页面抖动的现象，影响用户体验。

·2021-02-02 17:00

Pytorch(3):梯度下降，激活函数与loss，反向传播算法，交叉熵，MNIST测试实战

1、梯度梯度是一个反向，函数值变大的方向在做梯度下降时，自变量和因变量是参数和loss函数，参数的值会沿着梯度的方向即loss值更小的方向更新。2、learningratelearningrate如果太小，那么梯度下降太慢，计算时间太长learningrate太大的话，梯度下降可能会反复在局部最小值两端横跳让lr在梯度较大时，大一些，在梯度较小时，小一些。可以在lr上加上每次梯度下降时刻的梯度的平

weixin_51182518·2021-02-01 12:31

【深度学习】翻译：60分钟入门PyTorch（二）——Autograd自动求导

https://www.zhihu.com/people/lu-guo-92-42-88）目录60分钟入门PyTorch（一）——Tensors60分钟入门PyTorch（二）——Autograd自动求导

风度78·2021-01-31 11:00

【动手学深度学习】---0x03：softmax回归

交叉熵损失函数适合衡量两个概率分布的差异。图像分类数据集本节我们将使用torchvision包，它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。

和BUG做朋友的ZORO·2021-01-28 17:17

js 导出excel文件（含json格式的失败数据处理）

一般来说，导出有2种实现方式：直接放a标签里，通过href属性向后端发送请求导出导出很明显的缺点：文件名不正确，是一串字符串。所以需要使用第二种方法。

嘻哈章鱼小丸子·2021-01-28 16:16

吴恩达深度学习学习笔记——C2W1——神经网络优化基础及正则化-3

很容易出现数值过大或过小，分别对应梯度爆炸和梯度减小1.11深度网络的权重初始化通过在初始化权重时进行适当调整（如，随机数乘以上层节点数的倒数的平方根），可以减轻梯度爆炸或梯度消失1.12梯度的数值逼近数值逼近（数值解）求导可用于检查梯度计算是否正确双边数值逼近

预见未来to50·2021-01-28 14:26

利用python手撸一个简单的多层感知机模型

神经网络反向传播算法利用链式求导法则进行，链式求导计算图在程序实现过程中需要使用拓扑排序。今天用python实现一个简单的y=wx+b模型，也算是对秋季学期《神经网络原理》课程的总结。

栋次大次·2021-01-27 18:03

基础知识卷积神经网络

就是前一个导数的结果和当前求导的乘积卷积层：卷积神经的基本结构，由多个卷积核组成，每个卷积核同输入数据卷积运算形成新的特征图。

数字人Writing·2021-01-26 23:18

线性回归、岭回归、lasso回归与逻辑回归LR

线性回归与逻辑回归LR线性回归应用场合求解最小二乘法梯度下降法加入正则化岭回归Ridgeregressionlasso回归lassoregression从贝叶斯角度理解这俩回归逻辑回归LR交叉熵损失（极大似然损失

我想静静，·2021-01-25 20:05

向量、矩阵求导的重要公式

书接上文标量、向量与矩阵的求导https://blog.csdn.net/weixin_42764932/article/details/113107265几个公式要牢记，机器学习算法推导用的上向量、矩阵求导的重要公式

我想静静，·2021-01-25 13:53

标量、向量与矩阵的求导

标量、向量与矩阵的求导符号定义1、向量对标量求导默认使用分子布局分母布局2、矩阵对标量求导默认使用分子布局分母布局3、标量对向量求导默认使用分母布局分子布局4、**向量对向量求导分母布局即梯度矩阵**分子布局即雅克比

我想静静，·2021-01-25 12:59

从神经元到神经网络

文章目录神经元SigmoidTanhRelu损失函数L1L2交叉熵梯度下降反向传播卷积神经网络卷积层：边缘检测输入数据卷积算子卷积运算进阶卷积步长stride和padding步长padding卷积结果尺寸大小池化层全连接层经典卷积神经网络结构

东皇太一在此·2021-01-22 23:23

Pytorch学习笔记

这个操作将调用z里面的grad_fn（记录并且编码了完整的计算历史）这个属性，执行求导的操作。这个操

StriveQueen·2021-01-22 14:26

深度学习常见问题整理

**稀疏表示，低维表示，独立表示*局部不变性（平滑先验）及其在基于梯度的学习上的局限性*为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性

wooyang2018·2021-01-21 15:08

pytorch学习笔记02_自动求导及相关问题记录解决

^_^|·2021-01-20 22:49

标签平滑Label Smoothing

对于我们常用的交叉熵损失函数，我们需要用

球场书生·2021-01-18 21:25

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss及BCE_withlogistic

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss及BCE_loss什么是交叉熵？

球场书生·2021-01-16 21:05

第9章图像梯度 -- 9.2 Scharr 算子

dst_img=cv2.Scharr(src_img,ddepth,dx,dy,scale,delta)参数：dst_img：结果图像src_img：原始图像ddepth：输出图像的深度，dx：x方向上的求导阶

Enzo 想砸电脑·2021-01-15 11:33

图像先验图

3.梯度图梯度简单来说就是求导，使用o

四月的我·2021-01-14 11:06

pythonmath反三角函数的导数_Pytorch反向求导更新网络参数的方法

importtorchfromtorch.autogradimportVariable#定义参数w1=Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad=True)#定义输出d=torch.mean(w1)#反向求导

weixin_40003451·2021-01-13 19:53

逆函数求导公式_反三角函数_反三角函数定义域_反三角函数公式大全_反三角函数求导_【问他】...

反三角函数定义域y=arcsin(x)，定义域[-1，1]y=arccos(x)，定义域[-1，1]y=arctan(x)，定义域(-∞，∞)y=arccot(x)，定义域(-∞，∞)sin(arcsinx)=x，定义域[-1，1]反三角函数公式大全两角和公式sin(AB)=sinAcosBcosAsinBsin(A-B)=sinAcosB-cosAsinBcos(AB)=cosAcosB-sin

胖泽·2021-01-12 15:29

抵抗过拟合

结论：Dropout可以抵抗过拟合，但不是任何情况都适用，一般在神经网络比较复杂时候使用，效果会比较好此程序用交叉熵来做loss函数，运行结果会比较慢(MSE一般用于回归问题，交叉熵一般

Jokic_Rn·2021-01-12 15:08

lightGBM自定义损失函数loss和metric

www.cnblogs.com/kayy/p/10824392.htmldefself_loss(labels,preds):preds=preds.get_label()k=labels-preds#对labels求导

zephyr_wang·2021-01-09 23:01

nn.Softmax()与nn.LogSoftmax()与F.softmax(）

nn.LogSoftmax()公式如下：由于softmax输出都是0-1之间的，因此logsofmax输出的是小于0的数，softmax求导：logsofmax求导：例子：importtorch.

qq_34595138·2021-01-09 18:21

python粉色_百行python代码，轻松完成童年回忆：贪吃蛇小游戏

比如说，我学了高等数学，我是不是应该考虑下如何去用编程实现求导或者积分操作，如果想不出怎么办，是不是应该baidu一下，别人是如何实现数值积分或是符号积分的。我们每天买东西

苏西苏西·2021-01-09 09:19

信息论基础（熵、相对熵、交叉熵、互信息）

熵（ShannonEntropy）又称为“香农熵”或“信息熵”，是一个随机变量不确定性（信息量）的度量，也可理解为随机变量在信息系统中的编码长度。对于离散型随机变量，其信息熵可定义为：在熵正则化中，主要思想是利用信息熵衡量模型的ClassOverlap（分类重合度）。熵越大，类别间重合度越大，模型分类的随机性越强，分类效果越差。因此，目标函数中引入信息熵作为一个正则项：最大化目标函数，即熵最小化。

_littleone·2021-01-08 21:58

autograd：自动求导

文章目录1.autograd注意事项backward()梯度累加2.标量求导3.张量求导例1例21.autograd注意事项backward()backwad()函数有一个需要传入的参数grad_variables

hanjialeOK·2021-01-08 08:15

初识微积分二

微分和求导导函数的定义：limh→0f(x+h)−f(x)hlim_{h\to0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}limh→0hf(x+h)−f(x)f′(x)=lim⁡h→0f(x+h)−f

playwrighter·2021-01-07 16:29

python 多重线性回归_线性回归中的多重共线性与岭回归

上篇文章《简单而强大的线性回归详解》(点击跳转)详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容，其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时，对损失函数求导得到参数向量的方程式上式中有解

邵云卿·2021-01-06 03:35

go 循环发送http请求导致经常报错超时记录

文章目录前言总结前言在使用go开多个goroutine跑多条数据时，在每个goroutine使用http请求后发现出现请求超时的频率还是蛮高的，经过在网络上寻找，发现是在for循环里面使用defer导致的，特此记录一下，谨记代码如下（示例）：funcgetChans(){deferwaitGroup.Done()purl:="https://xx.xxx.xx/xx/xx"for{ifdata,o

admin_email·2021-01-04 11:02

交叉熵和mse_损失函数 - MSE

本来主要介绍机器学习中常见的损失函数MSE的定义以及它的求导特性。数理统计中均方误差是指参数估计值与参数值之差平方的期望值，记为MSE。

Enzo Fang·2021-01-03 11:54

《BASNet：Boundary-Aware Salient Object Detection》论文笔记

除了网络上的改进之外，文章还提出了hybridloss，其实是二值交叉熵（BCE）/

m_buddy·2021-01-03 10:35

pytorch标签onehot编码_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7,0.2,0.1]。

定乎内外之分·2021-01-02 21:18

基础实验3-2.1 一元多项式求导 (20分)

基础实验3-2.1一元多项式求导(20分)设计函数求一元多项式的导数。输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。

Tsoor_h·2021-01-01 01:13

sigmoid函数及其导数的python实现与可视化

函数的python实现代码四、sigmoid函数的图像一、sigmoid函数的概念sigmoid函数，也就是s型曲线函数，经常被用作神经网络中输出层的激活函数，它和它的导数的数学表达式如下：函数：导数：求导过程如下所示

吴陈炜（无尘）·2020-12-31 21:32

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