交叉熵第14页

智能感知理论和应用（回忆版）

3、线性回归和逻辑回归的区别，为什么使用交叉熵函数4、给了你一个过拟合的图，问你用什么集成学习来解决过拟合5、让你设计一个模型，给你驾驶数据，6个距离测量仪，一个方向盘扭矩，一个图像识别，一个行驶状态计算

包饭厅咸鱼·2023-01-11 08:57

机器学习：期望风险、经验风险、结构风险

交叉熵，平方损失函数，合页损失函数，IoULoss，TVLoss等都是常用的损失函数。期望风险与经验风险的对比

Fly-Pluche·2023-01-10 19:44

NNDL 第2章习题

习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题。

凉堇·2023-01-10 19:01

[pytorch入门]使用全连接神经网络实现MNIST手写数字识别

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromload_mnistimportload_mnist#pytorch中计计算交叉熵损失函数时

Dragon Ice·2023-01-10 16:57

mmcls多标签分类实战（三）：多标签分类指标

在此之前，想提一下损失函数cross_entropy与binary_cross_entropy的区别交叉熵的数学公式如上所示，P表示target，Q表示prediction，H就是交叉熵损失。

小小小绿叶·2023-01-10 16:50

成功解决RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/

计算交叉熵时报错：RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu

梦坠凡尘·2023-01-10 12:20

损失函数解读之 Focal Loss

two-stage样本不平衡问题one-stage样本不平衡问题交叉熵损失函数FocalLoss代码实现Pytorch什么是正负样本极不

一颗小树x·2023-01-10 10:44

机器学习基础

导致偏差和方差的原因1.3，深度学习中的偏差与方差1.4，交叉验证1.5，均方误差和方差、标准差二，先验概率与后验概率2.1，条件概率2.2，先验概率2.3，后验概率2.4，贝叶斯公式2.5，后验概率实例三，相对熵与交叉熵

qq_1041357701·2023-01-10 09:27

sparse_categorical_crossentropy和SparseCategoricalCrossentropy的用法区别

这两个函数的功能都是将数字编码转化成one-hot编码格式，然后对one-hot编码格式的数据（真实标签值）与预测出的标签值使用交叉熵损失函数。

TEn%·2023-01-09 21:05

Pytorch 深度学习实践Lecture_9 Softmax Classifier

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili使用Softmax预测多分类问题输出需要满足分布的条件1)2)假设是最后一层的输出，Softmax公式为示例损失函数(交叉熵)numpy

endeavor`·2023-01-09 19:14

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--损失函数2

以交叉熵函数为例子：这就好像是单个交叉熵函数扩大到了N分数据，不过最后是除以N，以求的“平均损失函数”，可以获得和训练数据数量无关的统一

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:24

（深度学习快速入门）第三章第三节2：深度学习必备组件之损失函数和激活函数

文章目录一：损失函数（1）均方误差损失（MSE）（2）交叉熵损失（CrossEntropy）二：激活函数（1）tanh（2）ReLU（3）LeakyReLU（4）mishPytorch中的写法一：损失函数损失函数

快乐江湖·2023-01-09 10:26

用交叉熵损失，loss降不下来

记录一下浪费我一天时间的问题使用了交叉熵损失，就无需在输出结果用一个softmax，否则loss就一直在一个范围内波动。

weixin_42302528·2023-01-09 05:04

解决交叉熵损失不收敛的问题

最近在训练一个分类类网络的时候，发现损失不收敛，网络的各个部分没有问题，输入输出都是正常的情况，但就是网络的损失不收敛，最开始的交叉熵损失在6左右，一直到50个epoch以后，损失依然是5左右，map和

Tchunren·2023-01-09 05:01

nn.CrossEntropyLoss()的具体计算过程

一、使用方式一般，我们按照如下形式进行交叉熵损失的计算：crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()crossentropyloss_output=crossentropyloss

信小颜·2023-01-09 05:31

交叉熵：计算交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

首先要提出的问题是。。。什么是损失函数？干什么的（功能）？类型有哪些？1.什么是损失函数？损失函数（lossfunction）或代价函数（costfunction）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的（parametri

桀骜不驯的山里男人·2023-01-09 05:59

交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss

nn.CrossEntropyLoss是nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的整合，其中nn.LogSoftmax是nn.Softmax与torch.log的整合。1、输入一维importtorchimporttorch.nnasnn#此处假设batch_size=1x_input=torch.randn(3,4)#随机生成输入，预测3个对象、4个类别，每个对象分别属于4个类别的概率p

有温度的AI·2023-01-09 05:58

关于交叉熵CrossEntropyLoss不下降

1.Loss不断上升：模型分类输出标准化使用了log_softmax；2.Loss不变（从开始）：如果结果使用交叉熵损失，就无需在输出结果用一个softmax；3.Loss下降后大幅跳动：学习率是否过大

Nathan_ontheway·2023-01-09 05:55

paddle：使用CrossEntropyLoss作为loss，训练时loss不下降？

解决实际上很有可能你在定义网络模型时的最后一层输出层，加上了nn.Softmax()，只要将这个层注释掉，loss就可以正常下降了2.原因CrossEntropyLoss:该OP计算输入input和标签label间的交叉熵损失

我是一个对称矩阵·2023-01-09 05:24

最大似然估计_最大似然估计与最大后验估计

)与最大后验估计(MaximumAPosteriori)是机器学习中最常用的两种点估计参数估计方法.最大似然估计以最大化观测数据集上的似然度为目标,强调从观测数据集上拟合出产生观测数据集的分布,常用的交叉熵损失

weixin_39943926·2023-01-08 16:29

01. 神经网络和深度学习 —— week3浅层神经网络（编程作业）

计算交叉熵损失函数。实现向前传播和向后传播。2.网络结构3.建立神经网络的方法定义神经网络的结构（输入层，输出层，隐含层个数）。初始化模型参数。循环：—实现向前传播。—计算损失函数。

涛涛酱·2023-01-08 09:42

目标检测算法综述—— One-Stage方法

目录1、概述2、目标检测算法2.1、SSD2.2、DSSD2.3、YOLOV12.4、YOLOV22.5、YOLOV32.6、RetinaNet研究背景主要贡献二分类的交叉熵损失（cross-entropyloss

ChaucerG·2023-01-08 07:13

softmax 分类器

1.从两个角度理解（1）信息论中交叉熵H(p,q)=−∑xp(x)log(q(x))=H(p)+DKL(p||q)H(p,q)=−∑xp(x)log(q(x))=H(p)+DKL(p||q)p是指真实的分布

weixin_30448685·2023-01-07 09:23

8李沐动手学深度学习v2/逻辑回归（softmax回归（分类））从0开始实现

总结：softmax做预测输出交叉熵做损失函数多类别,一个样本属于每个类别的概率python中张量乘法都是对应位置元素相乘数据模型超参数参数损失函数优化算法开始训练梯度：谁要计算梯度requires.grad

xcrj·2023-01-07 09:47

机器学习——Softmax分类模型

假设有一个数组，表示中的第个元素，那么这个元素的Softmax值为：通常我们采用“交叉熵”它用来衡量两个取值为正的函数的相似性。对于两个完全相同的函数，它们的交叉熵

Eureka丶·2023-01-07 09:47

【机器学习笔记14】softmax多分类模型【下篇】从零开始自己实现softmax多分类器（含具体代码与示例数据集）

Twilight Sparkle.·2023-01-07 09:15

【BERT下游任务】意图分类：2. 模型构建与损失函数

目录一、意图分类任务的MLP层二、模型主要架构三、交叉熵损失函数CrossEntropyLoss1.实例化模型2.加载数据、定义损失函数任务简介：学习一个简单的BERT意图分类项目，了解BERT进行NLP

尊新必威·2023-01-07 07:46

PyTorch中的cross_entropy损失 (交叉熵)解析

PyTorch中有torch.nn.functional.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss()区别可以参考nn与nn.functional有什么区别1.交叉熵公式其中是经过

小萨1332·2023-01-06 15:05

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数

F.cross_entropy计算交叉熵损失，代码为：loss=F.cross_entropy(out,y)其中out是网络输出的概率向量，y是真实标签，注意y是标量。

Mr.Jcak·2023-01-06 15:35

关于pytorch中的交叉熵损失函数

交叉熵损失函数中包含softmax计算。分类时标签没有转化为one-hot向量，而是作为序号。假如一共有3类，标签序号为0,1,2。softmax得到的向量为[0.7,0.2,0,1]，真实标签为1。

明日何其多_·2023-01-06 15:34

PyTorch中F.cross_entropy()函数

对PyTorch中F.cross_entropy()的理解PyTorch提供了求交叉熵的两个常用函数:一个是F.cross_entropy()，另一个是F.nll_entropy()，是对F.cross_entropy

DLANDML·2023-01-06 15:04

Pytorch中交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss()计算过程

pytorch的交叉熵损失函数是如何计算outputs和labels之间的损失的？

C_HDong·2023-01-06 15:04

pytorch中的cross_entropy函数

cross_entropy函数是pytorch中计算交叉熵的函数。

不知名的码农·2023-01-06 15:03

【pytorch】交叉熵损失函数 F.cross_entropy()

F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数，一般用于在全连接层之后，做loss的计算。其中x是二维张量，是全连接层的输出；y是样本标签值。

征途黯然.·2023-01-06 15:33

【pytorch】交叉熵损失

前言交叉熵损失本质是衡量模型预测的概率分布与实际概率分布的差异程度，其值越小，表明模型的预测结果与实际结果越接近，模型效果越好。熵的概念来自与信息论，参考资料1对交叉熵的概念做了简明的介绍，很好理解。

凯子要面包·2023-01-06 14:48

pytorch softmax_Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-12-22引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选

weixin_39975683·2023-01-06 14:47

使用交叉熵（CrossEntropyLoss）做多分类问题最后一层是否使用softmax

最近在一个自己的数据集上做多分类问题，使用的是CrossEntropyLoss作为loss，但是训练效果一直不好。就疯狂找问题，快二十天了，未果。昨天在github上找了一段代码，移植之后。训练居然有效果，在看它的模型时，发现最后一层没有加softmax，手痒就加上去了，网络又没有了学习能力。于是怀疑是不是最后一次softmax的问题。在知乎上找到了一个提问，就是关于这个的，链接如下：这是个链接和

alone_Messi·2023-01-06 14:46

Pytorch学习笔记09----Softmax与交叉熵函数

本文主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为1。

AI Chen·2023-01-06 14:15

理解pytorch损失函数Softmax、crossentropyloss交叉熵

importtorchimporttorch.nnasnnx_input=torch.randn(3,3)#随机生成输入print('x_input:\n',x_input)y_target=torch.tensor([1,2,0])#设置输出具体值print('y_target\n',y_target)#计算输入softmax，此时可以看到每一行加到一起结果都是1softmax_func=nn.

三石目·2023-01-06 14:15

fastai深度学习社区_使用fastai对不平衡表格数据进行加权交叉熵损失的深度学习...

fastai深度学习社区FastAIisanincrediblyconvenientandpowerfulmachinelearninglibrarybringingDeepLearning(DL)tothemasses.Iwasmotivatedtowritethisarticlewhiletroubleshootingsomeissuesrelatedtotrainingamodelforab

羊牮·2023-01-06 11:20

【动手学习深度学习】3线性神经网络

3.1.1.3.解析解3.1.1.4.随机梯度下降3.1.2线性回归的从0开始实现3.1.3线性回归的简洁实现3.2softmax回归——分类3.2.1softmax回归模型3.2.2softmax函数3.2.3交叉熵损失

sumshine_·2023-01-06 11:25

动手学深度学习c0304softmax函数

动手学深度学习3.4softmax回归3.4.1分类问题3.4.2网络框架3.4.3全连接层的参数开销3.4.4softmax运算3.4.5小批量样本的矢量化3.4.6损失函数对数似然softmax及其导数交叉熵损失

Ysdabaicai·2023-01-06 11:53

《动手学深度学习》| 2 深度学习基础

线性回归练习2图像分类数据集（Fashion-MNIST）2.1数据集介绍2.2数据集获取2.3读取小批量2.4小结3softmax回归3.1softmax回归模型3.2softmax的矢量计算表达式3.3交叉熵损失函数

Marlowe.·2023-01-06 11:48

CrossEntropyLoss交叉熵损失函数，与L1,L2(MSE)优缺点和区别

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数应用：多分类，二分类问题。

SetMaker·2023-01-06 08:37

「PyTorch自然语言处理系列」3. 神经网络的基本组件（中）

上下拉动翻看整个目录1.感知机：最简单的神经网络2.激活函数2.1Sigmoid2.2Tanh2.3ReLU2.4Softmax3.损失函数3.1均方误差损失3.2分类交叉熵损失3.

数据与智能·2023-01-05 23:27

半监督学习之Noisy Student

使用有标签的数据、标准交叉熵损失训练了一个EfficientNet作为教师网络。

我想静静，·2023-01-05 22:25

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification阅读笔记

2.使用有标签的数据、标准交叉熵损失训练了一个EfficientNet作为教师网络。3.用这个教师网络，在无标签数据上生成伪标签，伪标签可以是softlabel(持续分布），或者ha

Chen_Swan·2023-01-05 22:51

李沐老师 PyTorch版——线性回归 + softmax回归的简洁实现（3）

交叉熵损失函数是什么？

硕欧巴·2023-01-05 21:45

【神经网络】只用numpy从0到1实现神经网络

目录1.导包（基本包numpy）2.网络基本结构3.初始化函数4.激活函数5.单层前向传播6.完整的前向传播7.交叉熵损失函数8.转换函数（概率->类别）9.求解准确率10.单层反向传播11.完整的反向传播

死亡只在一瞬间·2023-01-05 20:59

机器学习、深度学习、强化学习

目录机器学习为什么MSE不适用于分类问题、交叉熵不适用于回归问题？4、有哪些文本表示模型5、图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解这个问题？

fighting233·2023-01-05 19:46

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