交叉熵

DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04

PyTorch内置了多种常用损失函数（如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等）。

－273.15K·2025-07-20 06:34

Victor Zhong·2025-07-06 19:23

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

流量留·2025-07-04 20:18

Python Day53

传统的神经网络训练中，我们通常会直接定义一个损失函数（如均方误差MSE、交叉熵CE），然后通过反向传播来优化这个损失。这个损失的“来源”

别勉.·2025-07-03 07:56

MSE做多分类任务如何

用「考试打分」来类比，秒懂为啥多分类任务很少用MSE，以及硬用会出啥问题～一、多分类任务的「常规操作」：交叉熵vsMSE1.多分类任务长啥样？

·2025-06-16 15:14

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导关键词：逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要：本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数，从信息论基础出发，逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式

AI天才研究院·2025-06-16 00:34

多分类与多标签分类的损失函数

使用神经网络处理多分类任务时，一般采用softmax作为输出层的激活函数，使用categorical_crossentropy（多类别交叉熵损失函数）作为损失函数，输出层包含k个神经元对应k个类别。

麦格芬230·2025-06-13 21:24

生成对抗网络（GAN）基础原理深度解析：从直观理解到形式化表达

从通俗类比入手，结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制；通过模型结构示意图，解析噪声采样、样本生成及判别流程；基于公式推导目标函数的数学本质，剖析判别器与生成器的优化逻辑；最后对比GAN目标函数与交叉熵损失的关联差异

青柚MATLAB学习·2025-06-04 13:07

二元交叉熵损失为何与 logits 结合使用

在PyTorch中，BCEWithLogitsLoss（二元交叉熵损失与logits结合）是一个将Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失（BCE）合并计算的损失函数。

浩瀚之水_csdn·2025-05-23 03:41

极大似然估计与机器学习

貌似，后知后觉的才意识到极大似然估计就是机器学习有效的数学保证下面以拟合线性分布的最小二乘与分类问题为例推到以下如何从似然函数推导出MSE损失与交叉熵损失一、线性回归的最小二乘法1.概率模型设定假设数据由线性模型生成

xsddys·2025-05-22 09:46

从代码学习深度学习 - 预训练word2vec PyTorch版

utils_for_train.py`)预训练Word2Vec-主流程1.环境设置与数据加载2.跳元模型(Skip-gramModel)2.1.嵌入层(EmbeddingLayer)2.2.定义前向传播3.训练3.1.二元交叉熵损失

飞雪白鹿€·2025-05-20 21:47

模型蒸馏（Knowledge Distillation）

核心概念在传统的深度学习训练中，模型的目标是通过交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）来学习真实标签（HardLabels）。然而，知识蒸馏引入了一种新的学习

PWRJOY·2025-05-19 17:17

pytorch验算CrossEntropyLoss ，BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss

一.手动计算、log_softmax+nll_loss、nn.CrossEntropyLoss三种方式计算交叉熵：(classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,

咕噜咕噜day·2025-05-11 05:08

【笔记】BCEWithLogitsLoss

它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵（BinaryCrossEntropy,BCE）损失在一个类中。这不仅简化了代码，而且通过数值稳定性优化提高了模型训练的效率和效果。

睡不着还睡不醒·2025-05-11 05:35

AI-02a5a2.神经网络的学习

神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（lossfunction）这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。

一年春又来·2025-05-10 23:57

深度学习-损失函数 python opencv源码（史上最全）

平方（均方）损失函数（MeanSquaredError,MSE）均方根误差交叉熵对数损失笔记回馈逻辑回归中一些注意事项：定义损失函数又叫误差函数、成本函数、代价函数，用来衡量算法的运行情况，用符号L表示

博导ai君·2025-05-09 22:15

基于Partial Cross Entropy的弱监督语义分割实战指南

这催生了弱监督学习（WeaklySupervisedLearning）的研究方向，其中partialcrossentropyloss（部分交叉熵损失）成为重要的技术手段。

Loving_enjoy·2025-05-09 21:09

基于狮群优化的对称交叉熵图像多阈值分割python

基于狮群优化的对称交叉熵图像多阈值分割python文章目录基于狮群优化的对称交叉熵图像多阈值分割python1.对称交叉熵阈值分割原理2.基于狮群优化的多阈值分割3.算法结果：4.参考文献：5.Python

图像算法打怪·2025-04-24 09:50

【机器学习】优化器/SAM

损失函数（例如均方误差、交叉熵等）用于衡量模型预测结果与实际值之间的差异。优化器的任务是通过不断调整模型参数，使损失函数的值逐渐降低，达到最小化的效果。1.优化器的工作原理优化器**通常基于梯度下降（

LOST P·2025-04-23 17:33

机器学习必知：模型误差+面试常见问题（看它就够了）

心想事“程”·2025-04-23 02:01

Python----深度学习（Softmax与交叉熵）

一、SoftmaxSoftmax是一种常见的激活函数，可以将计算出来的数值通过公式变成概率，通常用在分类中。Softmax从字面上来说，可以分成soft和max两个部分。Max顾名思义就是最大值的意思。Softmax的核心在于soft，而soft有软的含义，与之相对的是hard硬。很多场景中需要我们找出数组所有元素中值最大的元素，实质上都是求的hardmax。hardmax最大的特点就是只选出其中

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-18 15:17

交叉熵在机器学习中的应用解析

文章目录核心概念香农信息量（自信息）熵（Entropy）KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）交叉熵在机器学习中的应用作为损失函数对于二分类（BinaryClassification

callinglove·2025-04-16 17:13

nlp面试重点

交叉熵：-p(x)logq(x)，p(x)是one-hot形式。如果不使用softmax计算交叉熵，是不行的。损失函数可能会非常大，或者预测的概率是[-0.1,0.3,0.5],log不接收负值。

heine162·2025-04-14 23:13

为什么不同的损失函数可以提升模型性能？

-分类任务：交叉熵损失（Cross-En

RoyKing_·2025-04-14 14:14

深度学习入门（三）：神经网络的学习

文章目录前言人类思考VS机器学习VS深度学习基础术语损失函数常用的损失函数均方误差MSE（MeanSquareError）交叉熵误差（CrossEntropyError）mini-batch学习为何要设定损失函数数值微分神经网络学习算法的实现两层神经网络的类参考资料前言机器学习的过程通常分为学习

WhyNot?·2025-04-09 01:47

Pytorch中torch.nn.functional模块介绍

涵盖以下功能：激活函数：如ReLU、Sigmoid、Tanh卷积运算：包括1D/2D/3D卷积、转置卷积池化操作：最大池化、平均池化、自适应池化正则化方法：Dropout、BatchNorm损失函数：交叉熵

小白的高手之路·2025-04-03 02:44

掩码图像建模 (MIM) 中的对数似然与交叉熵

掩码图像建模(MIM)中的对数似然与交叉熵1.问题背景在掩码图像建模（MIM）任务中，模型需要预测被遮蔽的图像块对应的视觉词元（可以理解为图像块的离散类别标签）。

frostmelody·2025-04-02 12:09

如何直观理解交叉熵及其优势？

最近用到了交叉熵，觉得有必要弄明白交叉熵到底是什么原理及优势，因此查了查资料，并结合个人理解在这里做一下讲解，如

Zebul博·2025-03-30 01:25

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

以及交叉熵的梯度推导。

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务

torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失

彬彬侠·2025-03-14 23:54

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异

彬彬侠·2025-03-14 23:24

详细解释交叉熵损失函数（面试题200合集）

交叉熵损失函数的详细解释交叉熵（Cross-Entropy）损失函数是机器学习

快撑死的鱼·2025-03-13 05:00

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列

学步_技术·2025-02-26 08:19

word2vec之skip-gram算法原理

one-hot编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小

cuixuange·2025-02-22 18:52

Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory

超越缩放定律：用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。

UnknownBody·2025-02-18 23:48

机器学习和线性回归、softmax回归

分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**：-**均方误差（MSE）**：记录每次投篮偏离篮筐的距离（比如差30cm记0.3分，差50cm记0.5分），最后算平均分-**交叉熵损失

利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

基于计算图的Softmax层反向传播推导

》，书本十分通俗易懂，在Chapter5——反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程，但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候，将Softmax函数与交叉熵计算函数直接相连

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）

torch.nn.CrossEntropyLoss()数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵函数的使用类别索引代码示例结果关于

老肝犯·2025-02-09 22:49

交叉熵和它的朋友

交叉熵交叉熵衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异，定义为：H(P,Q)=−∑iP(i)log⁡Q(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中

Jamence·2025-02-09 15:59

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040

洪小帅·2025-01-23 12:28

基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割 python

基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python文章目录基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python1.最小交叉熵阈值分割原理2.基于纵横交叉优化的多阈值分割3.算法结果：4.参考文献

图像算法打怪·2025-01-21 07:12

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

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