交叉熵

深度学习（二）---算法岗面试题

●神经网络为什么用交叉熵参考回答：通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点
勇敢牛牛@·2023-01-30 13:51

学习笔记《pytorch 入门》完整的模型训练套路（CIFAR10 model）

文章目录准备数据集（训练和测试）搭建神经网络创建损失函数，分类问题使用交叉熵创建优化器设置训练网络的一些参数进入训练循环准备进入测试步骤完整代码：准备数据集（训练和测试）训练数据集train_data=
我是NGL·2023-01-30 13:10

RuntimeError: weight tensor should be defined either for all or no classes

今天在添加网络中添加深监督的时候遇到了这个错误，先看出现错误的位置，是在计算交叉熵的时候：defforward(self,inputs_scales,targets_scales):losses=[]forinputs
翰墨大人·2023-01-30 08:53

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵

归一化(softmax)、信息熵、交叉熵机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下：一、归一化把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度
shaolin79·2023-01-30 02:58

机器学习面试之LR与SVM的异同

一、逻辑回归LR（1）模型表达式：与单个神经元加Sigmoid激活函数的表达与效果相同（2）损失函数：二分类交叉熵损失（3）参数估计：损失函数的求导梯度下降（4）关于LR的一些提问：（a）逻辑回归为什么使用极大似然函数作为损失函数
梦无音·2023-01-29 22:09

交叉熵损失函数公式_交叉熵损失函数 与 相对熵，交叉熵的前世今生

0.总结(本文目的是讨论理解一下相对熵(KL)与交叉熵(cross-entropy)的关系，以及相应的损失函数)熵的本质：信息量log(1/p)的期望的期望。
weixin_39801075·2023-01-29 13:31

为什么交叉熵损失函数可以用作逻辑回归的损失函数？

什么是熵（entropy）？熵是一种度量，可以用熵的大小度量信息的混乱程度，或者是信息的不确定性。熵越大，信息的不确定性越大。同样，熵也可以用来衡量变量的不确定性。熵也可以衡量一件事的信息量的大小，因为一件事确定性越大，那它的信息量就越小；反之，一件事不确定性越大它得信息量就越大。比如，“中国乒乓球队再次得了世界冠军”，这件事确定性很大，所以包含的信息量就很小，甚至信息量接近0（等于没说一样）；“
我对算法一无所知·2023-01-29 13:30

相对熵与交叉熵

相对熵与交叉熵**相对熵数学公式****相对熵：KL距离**交叉熵交叉熵损失函数相对熵数学公式KL散度的值始终大于0，并且当且仅当两分布相同时，KL散度等于0.当P(x)和Q(x)的相似度越高，KL距离越小
qiling0102·2023-01-29 13:59

信息熵、相对熵与交叉熵

目录1.信息熵2.相对熵3.交叉熵4.交叉熵与softmax1.信息熵  熵是一个信息论中的概念，表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。
纽约的自行车·2023-01-29 13:29

Lesson 4.2 逻辑回归参数估计：极大似然估计、相对熵与交叉熵损失函数

文章目录一、逻辑回归参数估计基本思路1.构建损失函数2.损失函数求解二、利用极大似然估计进行参数估计三、熵、相对熵与交叉熵1.熵（entropy）的基本概念与计算公式2.熵的基本性质3.相对熵（relativeentropy
虚心求知的熊·2023-01-29 13:28

PyTorch深度学习笔记（十六）优化器

现以CIFAR10数据集为例，损失函数选取交叉熵函数，优化器选择SGD优化器，搭建神经网络，并计算其损失值，用优化器优化各个参数，使其朝梯度
小于同学饿了·2023-01-29 11:14

神经网络的前向与后向传播简单理解

计算公式：说明：x为变量Softmax函数产生原因将输出的各个元素为0~1之间的实数，这些元素全部加起来为1.计算公式:损失函数的一个类型，表达模型好坏的一个参数，越小越好：交叉熵：分类类别-logt概率
小小算法研究员·2023-01-27 15:46

逻辑回归(Logistic Regression)知识点

文章目录1Logistic分布几率（odds）2逻辑回归模型2.1先验假设2.2似然函数与损失函数的推导3交叉熵损失(Cross-Entropyloss)3.1损失函数优化方法Sigmoid层反向传播Softmax
夢の船·2023-01-27 09:29

数据分析-深度学习Pytorch Day6

Padding参数共享shareparameter最大池化MaxPoolingCNN全过程仅个人理解学习引言CNN卷积神经网络最初主要是用于计算机视觉和图像处理中，比如图像分类：最终的分类数绝对维度：在模型中交叉熵的使用
小浩码出未来！·2023-01-27 09:50

[整理] 理解各种 “熵”

通俗理解各种"熵"1.自信息量2.联合信息熵与条件信息熵2.1联合信息熵2.2条件信息熵2.3熵的强可加性*3.互信息3.1互信息基本概念3.2互信息、信息熵和条件熵*4.交叉熵与相对熵4.1交叉熵4.2
WangMH_CHN·2023-01-27 08:36

GACL：基于对抗图对比学习的社交媒体谣言检测

RumorDetectiononSocialMediawithGraphAdversarialContrastiveLearning论文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3485447.3511999论文来源：WWW2022一、概述尽管基于GNN的方法在谣言检测领域取得了一些成功，但是这些基于交叉熵损失的方法常常导致泛化能力差
酷酷的群·2023-01-27 06:08

2.FINE-TUNING WAV2VEC2 FOR SPEAKER RECOGNITION

为了使框架适应说话人识别，我们提出了具有交叉熵或加性角度softmax损失的单话语分类变体，以及具有BCE损失的话语对分类变体。
一根藤～·2023-01-26 17:52

信息熵的计算公式_知识卡片 信息熵

交叉熵crossentropy交叉熵在神经
weixin_39826984·2023-01-26 09:59

读书笔记：均方误差与交叉熵误差的Python实现 ← 斋藤康毅

●均方误差公式：【均方误差的Python代码】importnumpyasnpdefmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)t=[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]y=[0.1,0.05,0.6,0.0,0.05,0.1,0.0,0.1,0.0,0.0]mean_squared_error(np.array(y),np.array(t
hnjzsyjyj·2023-01-26 08:54

交叉熵损失

什么是交叉熵损失提起损失，我们最熟悉的可能就是MSE，最小均方误差损失了。MSE通俗理解，就是预测值与真实值之间取个差，再求平方。交叉熵损失也是一种衡量预测值与真实值之间的差异的方式。
中杯冰美式·2023-01-26 01:36

3.4 Softmax回归【李沐动手学深度学习】

目录1.从回归到多分类——均方损失Softmax回归2.Softmax和交叉熵损失损失梯度3.损失函数3.1均方损失（L2Loss）3.2绝对值损失函数（L1Loss）3.3鲁棒损失Huber'sRobustLoss4
iCiven·2023-01-25 10:39

《机器学习》阅读笔记 第二章

.模型评估[^1]1.1过拟合1.2评估方法留出法（hold-out）交叉验证（crossvalidation）自助法（bootstrap）1.3调参2.性能度量2.1回归任务2.2分类任务分类精度与交叉熵损失查准率和查全率
Golden_Baozi·2023-01-24 11:05

【机器学习算法面试】（二）朴素贝叶斯的算法实现

前言上篇简述了逻辑回归算法在面试中的问题以及对“为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵”进行了详细的讨论。本次我们将梳理下朴素贝叶斯（NaiveBayes）的相关内容。本文约1.6k字，预计阅读10分钟。
Blank_spaces·2023-01-24 11:45

AI大视觉（十) | Yolo v3中关于交叉熵与均方差损失函数的思考

本文来自公众号“AI大道理”。这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。损失函数（误差函数）是关于模型输出和样本标签值之差的函数，通过对误差函数求导来调节权重参数。本质：选取恰当的函数来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度。功能：调节权重参数损失函数是网络学习的指挥棒，它引导着网络学习的方向——能让损失函数变小的参数就是好参数。所以，损失函数的选择和设计要能表达你希望模型具有
AI大道理·2023-01-23 10:55

深度学习: smooth L1 loss 计算

RPN的目标函数是分类和回归损失的和，分类采用交叉熵，回归采用稳定的SmoothL1，SmoothL1公式为：整体损失函数具体为：[1]FasterR-CNN原理介绍[2]深度网络中softmax_loss
strivinging·2023-01-23 08:12

交叉熵损失相关概念的简单理解

交叉熵损失相关概念的简单理解1.信息量衡量信息量的大小是看这个信息消除不确定性的程度。举例来说，随便说一句话，话中阐述的事情发生的可能性越大，那么这句话所包含的信息量就越小。
槛外散人·2023-01-22 07:29

3.损失函数，反向传播，优化器

文章目录前言一、损失函数1.L1Loss，MSFLoss2.交叉熵函数二、反向传播、优化器2.1优化器模板2.2自适应学习率模板三、对MNIST进行模型训练总结前言最近学会了如何使用pytorch搭建模型和训练模型
Master___Yang·2023-01-19 17:58

Pytorch(八) --Pytorch实现多分类问题

tensorflow中的softmax和交叉熵函数是分开的，而pytorch是合并到一起的。
starlet_kiss·2023-01-19 16:51

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() 稀疏交叉熵 损失函数 示例

文章目录计算公式计算过程tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy实现numpy实现importnumpyasnpimporttensorflowastfy_true=np.array([1,2])#整数分类y_pred=np.array([[0.05,0.95,0],[0.1,0.8,0.1]])#预测概率delta=1e-7y_true_one_
夏华东的博客·2023-01-19 13:52

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy 学习总结

此方法就是计算结果的交叉熵的，Sparse的含义就是指期望的结果不需要是onehot结果，只需要记录对应的准确记过位置即可，对应概率值是1不变。
会发paper的学渣·2023-01-19 13:21

＜Focal Loss for Dense Object Detection＞论文解读

模型结构2.3.focalloss2.3.1focalloss公式说明(1)becloss(2)控制容易分类/难分类样本的权重(3)控制正负样本的权重(4)focalloss(5)bcevsce，即二分类交叉熵
熊猫小妖·2023-01-19 10:56

损失函数（loss function）

均方误差损失函数（MSE）3.1.2L2损失函数3.1.3L1损失函数3.1.4SmoothL1损失函数3.1.5huber损失函数3.2基于概率分布度量的损失函数3.2.1KL散度函数（相对熵）3.2.2交叉熵损失
iiiLISA·2023-01-19 06:40

机器学习中的各种损失函数（L1，L2，smoothL1，交叉熵 ）

机器学习中的各种损失函数：平方误差损失（L2loss）绝对误差损失（L1loss）SmoothL1Loss（Huber）合页损失Hingeloss二分类交叉熵损失函数BinaryCrossEntropyLoss
白羊by·2023-01-19 05:30

PyTorch之torch.nn.CrossEntropyLoss()

简介信息熵：按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度交叉熵：使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度多分类任务中的交叉熵损失函数代码1）导入包importtorchimporttorch.nnasnn2
我是一名程序媛·2023-01-18 14:56

【机器学习】逻辑回归（理论）

映射函数的引入3、伯努利分布二、损失函数的推导三、用逻辑回归实现多分类1、间接法：HardMax2、直接法：SoftMaxⅠSoftMax的引入ⅡSoftMax的计算Ⅲ引入SoftMax后的损失函数：交叉熵四
酱懵静·2023-01-18 14:09

深度学习物体检测实战算法1——目标检测简介

p=25&spm_id_from=pageDriver目标检测简介目标检测时：对于分类信息可以用交叉熵损失进行训练，对于位置信息可以用均方误差损失进行训练。
123梦野·2023-01-18 12:31

[PyTorch]手动实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）从loss以及训练集上的准确率等多个角度对结果进行分析（可借助nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，从零实现二元交叉熵为选作
番茄牛腩煲·2023-01-18 11:08

知识蒸馏详解

后来我找到一篇文章，应该可以说是我找到的最好，最容易理解的知识蒸馏的文章了，放个链接，推荐大家食用知识蒸馏：新手必看如果这里边的交叉熵没有弄得很明白，可以参考我的另外一篇博客交叉熵从数学到机器学习如果大家有找到更详细
不过普通话一乙不改名·2023-01-18 09:17

softmax（三）：softmax交叉熵的缺点

还是废话不说，直接上峰神的链接Softmax理解之Smooth程度控制softmax交叉熵我们经常使用，但是为啥有的任务，用softmax交叉熵效果很好，有的任务用效果却不怎么样。
仙女修炼史·2023-01-18 03:23

softmax（二）：softmax交叉熵不是真正的目标函数

从最优化的角度看待Softmax损失函数Softmax理解之Smooth程度控制一、优化的目标函数做分类的都知道，softmax交叉熵，是常用的分类损失函数，那么，它是怎么来的呢？
仙女修炼史·2023-01-18 03:22

度量学习（Metric learning）—— 基于分类损失函数（softmax、交叉熵、cosface、arcface）

概述首先，我们把loss归为两类：一类是本篇讲述的基于softmax的，一类是基于pair对的（如对比损失、三元损失等）。基于pair对的，参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/u012863603/article/details/119246720基于softmax的改进主要有如下（有的loss拥有不同的名字）：softmax、centerloss、rangeloss、
TigerZ*·2023-01-17 12:20

从0开始，基于Python探究深度学习神经网络

深度学习1.张量2.层（Layer）的抽象3.线性层4.神经网络作为一个层的序列5.损失和优化6.示例：XOR重新实现7.其他激活函数8.示例：重新实现FizzBuzz9.softmax和交叉熵（cross-entropy
AI科技大本营·2023-01-16 13:21

matlab梯度下降法_svm与梯度下降法

首先我们令：这是一个简单的线性回归的形式，此时我们来定义损失函数：可以看到，这是一个通用的损失函数的形式，当损失函数l为二元交叉熵的时候，上面的L(x)表示的就是逻辑回归的损失函数，当损失函数l为mse
weixin_39600885·2023-01-16 12:17

机器学习实战第二版---第五节：神经网络

的环境，创建第一个模型，使用keras学习库中的序贯模型1.了解keras3.shape构建如下网络：几个注意点：1.在做输出层的选择上：创建模型后必须compile（）方法来指定损失函数和要使用的优化器交叉熵
菜椒爱菜鸟·2023-01-16 11:08

08.LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks））

LSGAN摘要这样改变的好处交叉熵的原因linearLSGAN损失函数模型构架一些tips：摘要RegularGANS：鉴别器作为分类器使用sigmoidcrossentropy损失函数问题：梯度消失LSGAN
小葵向前冲·2023-01-16 09:11

【动手学深度学习v2李沐】学习笔记04：Softmax回归、损失函数、图片分类数据集、详细代码实现

前文回顾：线性回归、基础优化算法、线性回归实现文章目录一、Softmax回归1.1多类分类1.1.1回归vs分类1.1.2均方损失1.2校验比例1.3Softmax和交叉熵损失1.4总结二、损失函数2.1
鱼儿听雨眠·2023-01-16 09:03

Dice系数与Jaccard系数关系

经过试验证明，指标损失函数的优化效果要优于逐像素的交叉熵损失函数，并且指标损失函数类Dice和Jaccard没有统计上的差别。进一步地讨论与证明Dice系数与Ja
HitStuHan·2023-01-16 08:29

交叉熵损失函数python_交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的
罗漫·2023-01-16 00:48

交叉熵损失

交叉熵损失BCELossBCEWithLogitsLossCrossEntropyLoss使用场景BCELoss全称为BinaryCrossEntropyLoss，二值交叉熵损失。
平丘月初·2023-01-15 17:30

损失函数-均方误差&交叉熵

均方差误差：交叉熵二分类交叉熵表达式中log的底数是eyi表示样本i的label正为1，负为0pi表示样本i的预测概率多分类交叉熵M:表示类别的数量yic:符号函数（0或者1），如果样本i的真实类别等于
无能者狂怒·2023-01-15 17:30
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