交叉熵

神经网络-损失函数

均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失

红米煮粥·2024-09-15 22:03

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数，通常用于多分类任务中。

大多_C·2024-09-09 14:55

Focal Loss的简述与实现

文章目录交叉熵损失函数样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p}

友人Chi·2024-09-08 09:09

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失

早起星人·2024-08-29 09:44

BCEWithLogitsLoss

它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失（BinaryCrossEntropyLoss），使得在训练过程中更加数值稳定。

hero_hilog·2024-08-25 13:39

数学基础 -- 梯度下降算法

计算损失：对当前模型输出和实际目标值计算损失（如均方误差、交叉熵等）。计算梯度：计算损

sz66cm·2024-08-24 15:25

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译

Queen_sy·2024-02-11 14:19

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

在半监督学习中，结合无监督损失（如交叉熵（CE）损失）和置信度阈值的策略主要用于确保模型从高质量、高置信度的伪标签中学习。

UndefindX·2024-02-11 14:48

deep learning update error loss = nan

对于分类问题，学习率太高会导致模型「顽固」地认为某些数据属于错误的类，而正确的类的概率为0（实际是浮点数下溢），这样用交叉熵就会算出无穷大的损失函数。

xyq_learn·2024-02-11 14:52

如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得交叉熵 Cross Entropy 以及均方损失函数 Mean Square Loss ？

似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意：P(A|B)并不总是等于P(B|A)，原因如下：首先要明白一个事情，什么是似然函数？以下是CHATGPTMathSolver的回答：我自己解释一下，意思就是：观察到一组

shimly123456·2024-02-10 13:43

熵：信息熵、交叉熵、相对熵

交叉熵交叉熵可以理解为，现在有两个分布，真实分布p和非真实分布q，我们的样本来自真实分布p。

Reore·2024-02-08 20:02

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm

住在天上的云·2024-02-07 08:04

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距，而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。以下是loss与梯度之间的关系：1.梯度下降：梯度下降是一种优化算法，用于逐步调整模型参数，以最小化损失函数。在每次迭代中，梯度下降根据损失函数的梯度来更新模

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵

iuerfee·2024-02-06 09:17

（阅读笔记）SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning

基础知识线性回归模型，值连续，损失函数多选择最小欧式距离计算；逻辑回归模型，二分类任务，值离散，损失函数多选择交叉熵计算；神经网络模

你看见的我·2024-02-05 10:27

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵

cnhwl·2024-02-05 05:55

ASTRAIOS: Parameter-Efficient Instruction Tuning Code Large Language Models

ASTRAIOS：参数高效指令调优代码大型语言模型摘要1引言2ASTRAIOS套机与基准3前言研究：交叉熵4主要结果：任务性能5更进一步分析6讨论7相关工作8结论摘要大型语言模型（LLM）的全参数微调（

UnknownBody·2024-02-04 16:46

互联网加竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2024-02-04 07:55

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

目标检测中的损失函数汇总

分类损失CEloss，交叉熵损失交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它。

senbinyu·2024-02-03 16:29

mym_74·2024-02-03 13:34

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−

WEL测试·2024-01-31 22:52

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢

chairon·2024-01-30 05:37

深度学习问题记录

献给莹莹1.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能？

Yankee_13·2024-01-29 13:40

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

【机器学习】正则化

loss(y^,y)：模型中所有参数的损失函数，如交叉熵Regularizer：用超参数Regularizer给出w在总loss中的比例，即正则化的权重。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM交叉熵损失函数

Icevivina·2024-01-28 12:53

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是

闻.铃·2024-01-27 14:22

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

实际上满足如下条件即可称为sigmoid函数：饱和函数单调递增存在极限损失函数使用二分类交叉熵公式：y=1，预测值接近1，lo

zoetu·2024-01-27 14:51

大模型理论基础初步学习笔记——第七章大模型之Adaptation

7.1.2通用的adaptation配置交叉熵损失：7.2当前主流的几种Adaptation方法7.2.1Probing7.2.1.0探针概念7.2.1.1Probing方法的引入7.2.1.2Probing

panda_dbdx·2024-01-26 17:28

Course1神经网络和深度学习编程作业

计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。

毛十三_·2024-01-26 11:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。

或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出

牧世·2024-01-25 18:49

逻辑回归中的损失函数

一、引言逻辑回归中的损失函数通常采用的是交叉熵损失函数（cross-entropylossfunction）。

Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

NNL（negative log loss）和 cross entropy loss的区别

首先CE计算的是两个分布（真实分布与预测分布）之间的交叉熵，即距离，以此距离值作为损失值。

大猫子·2024-01-20 22:47

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

损失函数学习了交叉熵损失、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和Huber损失等常用损失函数。损失函数在训练过程中用于评估模型的性能，目标是最小化这个损失。

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

定义损失函数和优化器，例如使用交叉熵损失和

M.D·2024-01-20 06:16

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）

你好，Albert·2024-01-18 21:37

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