交叉熵第11页

BP 神经网络算法

此外，(0,1)的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数。然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的就是饱和性

禅与计算机程序设计艺术·2023-03-10 14:40

算法

包括双向循环神经网络、深度循环神经网络；循环神经网络的训练算法：BPTTimage.pngimage.png应用我昨天上学迟到了1.分词，向量化(one-hot或embedding)2.获取输入-标签对3.采用交叉熵误差函数

一酷到底·2023-03-10 00:55

yolov3损失函数改进_yolov3 损失函数

darknet是sse，kreas是二值交叉熵。

大芒果7937·2023-03-09 07:50

机器学习深版09：贝叶斯网络

机器学习深版09：贝叶斯网络文章目录机器学习深版09：贝叶斯网络1.复习1.信息熵（熵）2.交叉熵3.相对熵（KL散度）4.互信息5.信息增益6.概率三公式7.金条问题2.朴素贝叶斯以文本分类为例3.贝叶斯网络一个简单的贝叶斯网络全连接贝叶斯网络正常的贝叶斯网络实际案例分析特殊的贝叶斯网络其他解释说明

fafagege11520·2023-02-28 19:16

lhy机器学习（二）： ML Lecture 5 Logistic Regression（逻辑回归）（一）

上图推导就是为了说明交叉熵与我们的L（w，b）的关系，于是我们的损失函数-ln（L（w,b））就变成了如下形式：2.逻辑回归模

Jacky_WZN·2023-02-27 19:37

神经网络INT8量化~部署

那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化（训练后量化）模式，使用交叉熵的方式对模型进行量化，最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型（识别剪刀石头布静态手势）。

whaosoft143·2023-02-23 16:33

常见损失函数

)log对数损失函数(LogLoss)平方损失函数(SquareLoss)指数损失函数(ExponentialLoss)SVM损失函数（HingeLoss）感知损失函数(perceptronLoss)交叉熵损失函数

Dreamcreationman·2023-02-22 09:40

Pytorch学习笔记（6）：模型的权值初始化与损失函数

nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,mode=‘fan_in’,nonlinearity=‘leaky_relu’)1.4十种权重初始化方法二、损失函数2.1损失函数初步介绍2.2交叉熵

路人贾'ω'·2023-02-20 07:40

Retinanet网络与focal loss损失

在讲分类损失之前，我们来回顾一下二分类交叉熵损失（binary_cross_entropy）。计算代码如下：importnumpyasnpy_true=np.array([0.,1.

无情的阅读机器·2023-02-17 14:35

常用激活函数/损失函数/代价函数

目录激活函数LogisticSoftmaxReluTanh损失函数0-1损失函数平方损失函数绝对值损失函数对数损失函数代价函数均方误差均方根误差平均绝对值误差交叉熵误差激活函数Logistic二分类的sigmoid

ustczhng2012·2023-02-07 13:00

softmax

（q越接近p交叉熵的值越低）在softmax分类算法中，使用交叉熵来进行样本预测（交叉熵越低，样本预测

有花落蝶·2023-02-07 12:06

从零理解熵、交叉熵、KL散度

“熵”也常常出现在机器学习的概念中，比如分类任务会使用到一种叫做“交叉熵”的公式。那么，“熵”究竟是什么呢？熵的数学单位和意义并没有生活中的其他事物那么直观。

大局观选手周弈帆·2023-02-07 09:42

expected scalar type Long but found XXXXX

损失函数是用的交叉熵损失函数loss_func=F.cross_entropy数据集mnist数据集用的是离线下载下来的csv文件，只用pandas做了简单的处理，然后转成了tensor,用搭建的网络开始训练

GaoZhenwen2·2023-02-06 16:48

论文笔记-Supervised Contrastive Learning

论文：https://arxiv.org/pdf/2004.11362.pdf代码：https://github.com/HobbitLong/SupContrast交叉熵损失有很多缺点，例如对嘈杂标签缺乏鲁棒性

升不上三段的大鱼·2023-02-06 11:53

损失函数笔记（一）—— 交叉熵损失函数

交叉熵损失函数（一）什么是熵在机器学习中所提到的熵通常指信息熵，香农最先提出了信息熵的概念，目的就是为了度量某个随机事件的信息量，即从不确定到确定的难度。

调参小飞侠·2023-02-06 08:24

Auto-encoder和Variational auto-encoder（自编码器和变分自编码器）

需要先进行预处理，我们希望预处理后的数据能够最大保留原数据集信息，并且使最后的编码信息能够最大还原原数据，过程包含encoder和decode自编码器其损失函数则定义为重建输出与原始输入之间的均方差/交叉熵

歌者And贰向箔·2023-02-06 00:39

贝叶斯网专题1：信息论基础

文章目录贝叶斯网专题前言第一部分：贝叶斯网基础1.1信息论基础1.1.1预备数学知识：Jensen不等式1.1.2熵1.1.3联合熵、条件熵、互信息1.1.4交叉熵和相对熵（KL散度）1.1.5互信息与变量独立贝叶斯网专题前言贝叶斯网是一种将概率统计应用于复杂领域

吴智深·2023-02-05 20:23

OpenMMLab实战营笔记打卡-3

传统torch图像分类将image送入model后，得到的是各个类别的logits分数，torch训练的时候在送入损失时,交叉熵损失函数自动将分数进行Softmax，算到0-1之间的概率分布，进而在进行后续

我想吃鱼了，·2023-02-05 16:13

有监督对比学习在分类任务中的应用 Supervised Contrastive Learning

可以发现，这个形式类似于交叉熵损失函数，学习的目标就是让x的特征和正样本的特征更相似，同时和N-1个负样本的特征更不相似。2.对比学习分类「有监督对比学习」：通过将监

持续战斗状态·2023-02-05 08:16

文献阅读：On Learning Contrastive Representations for Learning with Noisy Labels

文献阅读：OnLearningContrastiveRepresentationsforLearningwithNoisyLabelsAbstract现存的问题：深度神经网络能够以软最大交叉熵(CE)损失轻松记忆噪声标签

Jay——小白·2023-02-05 08:15

机器学习基础概念

目录前言一、模型与训练二、损失函数（loss）三、优化算法小批量随机梯度下降冲量法ADAM四、softmax回归softmax交叉熵（crossentropy）损失函数五、激活函数ReLUsigmoidtanh

john_bee·2023-02-04 19:08

基于pytorch损失函数

(1)PyTorch损失函数loss=nn.L1Loss()#(MAE平均绝对误差)loss=nn.CrossEntropyLoss()#交叉熵验证loss=nn.MSELoss()#均方误差pytorch

炸弹天堂·2023-02-04 19:30

AI重温：二分类和多分类的交叉熵区别

二分类，一般激活函数使用sigmoidSigmoid计算公式：此时交叉熵计算公式：or代码如下：corss=np.mean(-np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-

怀尔斯666·2023-02-04 12:09

捋一捋二分类和多分类中的交叉熵损失函数

通过矩阵变换，将最后的输出值定为1维01之间的数值，再用BCEloss函数（二分类交叉熵损失函数）构建计算图多分类：隐藏层用激活sigmoid函数处理线性变换后的值，最后一层用softmax函数【e（x

ShuaS2020·2023-02-04 12:38

多类别SVM损失和交叉熵损失比较

多类别SVM损失和交叉熵损失是机器学习中两种常用的损失函数，为了加深自己对它们的理解也便于以后回顾，下面以表格的形式从它们的主要思想、对应的分类器、损失计算公式以及对权重矩阵的梯度计算公式四个方面进行对比

Blateyang·2023-02-04 12:06

基于pytorch的自定义网络手写数字识别

基于pytorch的手写数字识别手写数字识别数据获取初始化w，b取值，并对取值进行kaiming初始化定义网络结构学习率以及损失函数定义，随机梯度下降求最优解模型训练以及验证交叉熵损失函数说明手写数字识别本文基于

IDONTCARE8·2023-02-04 08:41

MMClassification介绍（听课笔记3）

图像分类工具包卷积神经网络，轻量化卷积网络，数据集支持，训练技巧与策略，易用的工具，环境搭配可以使用MIM配置MMCV和MMClassification定义数据，定义模型，定义损失函数，交叉熵，定义优化器配置文件训练

小老头秃顶了·2023-02-04 08:38

学习笔记二

监督学习1.标注一个数据集=,=1梯度下降方法+针对视觉问题的技巧和策略2.定义损失函数:0,1×ℕ→ℝ，衡量单个预测结果的"好/坏"3.解一个最优化问题，寻找使得总损失最小的参数Θ∗交叉熵损失Cross-EntropyLoss

Ehelehel·2023-02-04 00:54

＜OpenMMLab实战营第一讲＞计算机视觉与OpenMMLab

三大机器视觉任务图像分类：图像检测：图像分割：二、OpenMMLab算法框架介绍三、机器学习和神经网络简介机器学习的基本流程（以分类器问题为例）：多分类任务：四、神经网络的训练神经网络的训练损失函数L1损失：平方损失：交叉熵损失

努力码代码的菜鸟·2023-02-03 15:34

OpenMMLab学习第一课

使用损失函数来衡量神经网络的性能，常用损失函数有交叉熵损失，训练目标就是找到参数w使得神经网络的性能最好。训练流程：计算样本的损失，计算样本的损失梯度，根据梯度更新参数将图片

Demon Slayer·2023-02-03 15:00

动手深度学习-线性神经网络：softmax回归

目录1.分类问题2.网络架构3.softmax运算4.损失函数交叉熵损失函数参考教程：https://courses.d2l.ai/zh-v2/1.分类问题从回归到多类分类：对类别进行一位有效编码——独热编码

百分之七.·2023-02-03 14:03

pytorch 交叉熵损失函数计算过程

pytorch方法测试——损失函数（CrossEntropyLoss）_tmk_01的博客-CSDN博客_crossentropylossweight其中x[class]表示类别对应预测正确的那个项的得分单类importtorchimporttorch.nnasnnimportmathcriterion=nn.CrossEntropyLoss()output=torch.randn(1,5,req

FlyingAnt_·2023-02-03 12:25

【无标题】

yololoss.py损失函数损失函数BCEBlurWithLogistsLoss()交叉熵损失函数+sigmoid操作FocalLoss()QFocalLoss()损失函数BCEBlurWithLogistsLoss

JHVJGGV·2023-02-03 07:38

神经网络异或_Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录：神经网络前言神经网络感知机模型多层神经网络激活函数Logistic函数Tanh函数ReLu函数损失函数和输出单元损失函数的选择均方误差损失函数交叉熵损失函数输出单元的选择线性单元Sigmoi

weixin_39599046·2023-02-03 07:33

词嵌入进阶

全局向量的词嵌入（GloVe）GloVe模型采用了平方损失，并基于该损失对跳字模型做了3点改动在有些情况下，交叉熵损失函数有劣势，GloVe模型采用了平方损失，并通过词向量拟合预先基于整个数据集计算得到的全局统计信

Yif18·2023-02-03 06:43

OpenMMLab第一课

OpenMMLab第一课通用视觉框架OpenMMLabOpenMMLab部署框架计算机视觉算法应用案例OpenMMLab的特点介绍机器学习介绍交叉熵介绍pytorch通用视觉框架OpenMMLab非常开心参与了这一次关于

小鱼吐泡泡·2023-02-02 17:27

NLP中知识蒸馏

一个很高效的蒸馏方法就是使用老师网络softmax层输出的类别概率来作为软标签，和学生网络的softmax输出做交叉熵。传统训练方法是硬标签，正类是1，其他所有负类都是0。

ZHUY-JUN·2023-02-02 16:17

nn.CrossEntropyLoss() 中的参数 label_smoothing

传统的分类loss采用softmaxloss，先对全连接层的输出计算softmax，视为各类别的置信度概率，再利用交叉熵计算损失在这个过程中尽可能使得各样本在正确类别上的输出概率为1，这要使得对应的z值为

怎样才能回到过去·2023-02-02 09:20

多分类问题的soft cross entropy 损失函数

在做多分类问题的时候，分类结果的损失函数经常使用交叉熵损失函数，对于预测结果，先经过softmax，然后经过log，然后再根据Onehot向量只取得其中的一个值作为损失函数的吸收值，比如，logsoftmax

Tchunren·2023-02-02 09:01

《Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations》代码

文章目录`class_loss`分类交叉熵损失_论文公式（2）`ring_loss`Ring-styleNormalization_论文公式(8)`mutual_information`_论文公式(5/

F_aF_a·2023-02-02 09:29

多分类问题的交叉熵计算

多分类问题的交叉熵 在多分类问题中，损失函数（lossfunction）为交叉熵（crossentropy）损失函数。

山阴少年·2023-02-02 09:26

Michael Nielsen神经网络与深度学习notes（2）

Part3改进神经网络的方法3-0交叉熵代价函数二次代价函数权重和偏置的偏导数在神经元的输出接近于1时，代价函数对w和b的偏导很小，因此学习速率下降。为了解决这个问题引入交叉熵代价函数。

Sherlyn_CHEN·2023-02-02 02:33

pytorch学习笔记9-损失函数与反向传播

目录1.损失函数2.PyTorch中的损失函数2.1nn.L1Loss2.2nn.MSELoss2.3nn.CrossEntropyLoss3.将交叉熵损失函数用到上节的神经网络结构中4.优化器正文1.

ThreeS_tones·2023-02-01 19:25

（草履虫级别的精讲）卷积神经网络的基本组成结构

标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU5.Mish四.损失函数1.回归损失函数2.分类损失函数交叉熵损失函数

住在代码的家·2023-02-01 13:42

卷积神经网络（CNN）学习笔记 ——李宏毅

先将所有图片rescale成大小一致的）输出：各种类别是我们设置的分类目标改向量的长度就是可以辨识多少种类别图片通过model后通过softmax输出y'我们希望y'与之间的crossentropy（交叉熵

有只小狗叫蛋卷er·2023-01-31 15:15

2022.4.15_ch06-神经网络

全连接层：张量实现，层实现神经网络：张量实现，层实现激活函数：Sigmoid，ReLU，LeakyReLU，Tanh输出层设计：[0,1]区间，和为1；[-1,1]误差计算：均方差，交叉熵汽车油耗预测实战神经网络代码

dgyzmyx_·2023-01-31 13:32

逻辑回归实战

有些文章写到其目标函数使用的是交叉熵，感觉这个概念不容易理解。反而从目标函数，也即损失函数的背景说。正样例的label为1，负样例为0。假设对正样例估计值是靠近0的一个值，那么要给它一个惩罚

么悾·2023-01-31 12:26

《机器学习》阅读笔记第五章

神经网络的本质是回归模型反向传播算法跳出局部极小点防止过拟合其它神经网络神经网络的本质是回归模型神经网络的本质是一个多次线性组合+非线性变换的回归模型每一层神经元构成线性组合到下一层的激活函数构成非线性变换输出层的结果与真实结果比较，得到误差函数分类常用交叉熵损失回归常用均方误差反向传播算法反向传播算法算法的基础是一阶梯度下降算法用损失函数对每一层的参数求导

Golden_Baozi·2023-01-31 07:05

pytorch学习经验（五）手动实现交叉熵损失及Focal Loss

我发现，手写损失函数一般都会运用到很多稍微复杂一些的张量操作，很适合用来学习pytorch张量操作，所以这里分析几个常用损失函数练习一下。1.BinaryCrossEntropyLossBCELoss的计算公式很简单：BCE公式这里我们按照公式简单实现一下就可以：classBCELosswithLogits(nn.Module):def__init__(self,pos_weight=1,redu

nowherespyfly·2023-01-31 03:49

高频面试题

产生：反向传播+梯度下降解决：减小层数；调整学习率；跳过连接（shortcut），lstm，batchnorm3、rnn梯度消失有何不同维度不同：时间维度（会消失），纵向维度含义不同：重要信息的消失4、交叉熵的由来熵

wenyilab·2023-01-30 21:55

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