交叉熵第16页

深度学习4

###交叉熵方法#####1.交叉熵方法的实践部分。#####2.交叉熵方法在两个Gym环境（熟悉的CartPole和FrozenLake网格世界）的应用。#####3.交叉熵方法的理论背景。

clayhell·2022-12-29 22:14

彻底搞懂交叉熵、信息熵、相对熵、KL散度、交叉熵损失函数

熵什么是熵呢？简单来讲，熵就是表示一个事件的确定性程度如何。通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。比如假设事件Q，有A、B、C三种情况都是有概率性发生的，但是不定。如果其中A比B、C两种种发生的概率更大，那么事件Q发生A的可能性更加确定，换句话说，不确定性更小；如果其中A与B、C两种发生的概率都相等，那么事件Q发生A、B、C的情况都有可能，不确定会发生哪一个，换

晴明大大·2022-12-29 17:42

权重初始化，为什么不能全部初始化为0

逻辑回归反向传播的时候，由于交叉熵损失函数以及sigmoid的配合，使得梯度求导后跟w和b参数本身没有关系，主要依赖于x。因此逻辑回归中权重初始化为0是ok的。

yanglee0·2022-12-29 12:05

自然语言处理（国科大2021-2022秋季学期课程）-基础概念及算法

自然语言处理-刘洋-国科大2021-2022秋季学期课程数学基础拉格朗日乘子法熵、相对熵、交叉熵隐马尔科夫模型马尔科夫模型前向、后向算法：观测状态序列概率计算前向概率后向概率Viterbi算法：最优隐状态序列计算支持向量机

sunzhihao_future·2022-12-29 11:05

Focal-loss & QFocal-Loss

Focal-LossFocal-loss是交叉熵损失函数的变体，交叉熵损失函数公式如下：CE(p,y)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)={−log(p)y=1−log(1−p)otherwiseCE

勇敢牛牛@·2022-12-29 11:26

介绍Focal loss和变体

在原有的交叉熵loss的基础上增加了一个预测概率ptp_tpt和超参数γγγ.Focalloss举例说明当γγγ=0时，focal

Yu十三·2022-12-29 11:25

Focal Loss和变体

它是一种类似于交叉熵损失函数的损失函数，但是它比交叉熵损失函数具有更强的分类能力，可以更好地处理类别不平衡的问题。

喵先生!·2022-12-29 11:13

Softmax分类器及交叉熵损失（通俗易懂）

在说分类器前我们先了解一下线性分类线性函数y=kx+b，在对于多种类别、多个特征时可将W看做一个矩阵，纵向表示类别，横向表示特征值，现在有3个类别，每个类别只有2个特征线性分类函数可定义为：我们的目标就是通过训练集数据学习参数W，b。一旦学习完成就可以丢弃训练集，只保留学习到的参数。1.损失函数损失函数是用来告诉我们当前分类器性能好坏的评价函数，是用于指导分类器权重调整的指导性函数，通过该函数可以

Peyzhang·2022-12-29 07:55

【论文阅读】【CVPR2022】Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

然而，本文发现，不令人满意的伪掩模的关键是在CAM中广泛使用的二值交叉熵损失(BCE)。具体

JOJO-XU·2022-12-28 20:41

[cs231n] Softmax Classifier/ SVM

scores由线性函数得到:损失函数Lossfunction:Softmax——交叉熵损失CrossEntropyLoss每个样本的损失：SVM——HingeLoss正则项：总损失=数据损失+正则项：损失函数求梯度

Deserve_p·2022-12-28 17:42

相对熵，交叉熵

1：熵：2：相对熵：我理解p（x）/q(x)其实就是表达的q相对于p的距离，从log函数的图可以看出来，p和q只有完全相等时，log1=0，所以当两者不等时，无论是q，p谁大谁小，都能体现出两者的相对距离。而且这个距离越大，log值越大，可以理解为熵越大，其实也可以理解为两者越不相等。还可以理解为相对熵D(Q||P)，就是用P来表达Q分布，比用Q的一个采样来表达Q的分布所多出来的信息长度（简单理解

xx_xjm·2022-12-28 12:32

第1章 PyTorch和神经网：1.3 神经网络性能提升的改良方法

一种常用的损失函数是二元交叉熵

sunshinecxm_BJTU·2022-12-28 10:44

Weighted Logistic Regression和Youtube时长预估

DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》，其通过weightedLR来实现时长预估，在其原文中对实现的描述非常短，大概意思是在损失函数中，对正例（点击）的交叉熵项

tostq·2022-12-28 10:30

小白的神经网络学习

小白的神经网络学习笔记文章目录小白的神经网络学习笔记一.环境配置二.感知器（Perceptron）单层感知器多层感知器（MLP，MultilayerPerceptron）Keras实现三.逻辑回归与交叉熵关于

summer_bugs·2022-12-28 06:02

彩色星球图片生成4：转置卷积+插值缩放+卷积收缩（pytorch版）

彩色星球图片生成4：转置卷积层+插值缩放+卷积收缩（pytorch版）1.改进方面1.1优化器与优化步长1.2交叉熵损失函数1.3Patch判别器1.4输入分辨率1.5转置卷积+插值缩放+卷积收缩1.6bias

starvapour·2022-12-28 01:00

模式识别系列（三）logistic回归

目录1.logistic回归问题2.logistic回归损失函数2.1信息熵，KL散度简介2.2交叉熵损失函数2.3损失函数对比3.logistic回归算法1.logistic回归问题 logistic

人工小智障·2022-12-27 18:09

行人重识别reid

可以任选backbone（resnet，轻量化模型(osnet,mobilenet…)）+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/circleloss+交叉熵损失

cv-daily·2022-12-27 17:19

跟我学算法-图像识别之图像分类（上）(基础神经网络，卷积神经网络（CNN)， AlexNet，NIN, VGG）...

1.基础神经网络：输入向量ｘ，权重向量w，偏置标量b，激活函数sigmoid（增加非线性度）优化手段：梯度下降优化，BP向后传播（链式规则）梯度下降优化：1.使用得目标函数是交叉熵c=1/nΣΣ[yj*

weixin_34075551·2022-12-27 14:55

softmax溢出问题

目录上溢及下溢softmax交叉熵损失softmax函数是深度学习常用的输出函数，它的表达式如下：yj^=exj∑i=1nexi\hat{y_j}=\frac{e^{x_j}}{\sum_{i=1}^{

muyuu·2022-12-26 16:57

博客总目录

数据增广、数据读取) 1.2网络组件 (卷积层、BN层、激活函数层、池化层、全连接层、Dropout层） 1.3网络 (创建网络、网络参数、固定参数、获取输出） 1.4损失函数与优化算法 (BCELoss、交叉熵

qq_26697045·2022-12-26 15:30

机器学习入门实验之逻辑回归--批梯度下降法

机器学习入门实验之逻辑回归--批梯度下降法机器学习入门课程复习：逻辑回归基于交叉熵代价函数的逻辑回归模型以及实现机器学习入门实验之逻辑回归、python、numpy1.获取数据2.对数据进行标准化、归一化处理划分训练集和测试集实现算法测试效果及模型评估实验效果

zhilanguifang·2022-12-26 11:19

机器学习之softmax

目录一、softmax的理论部分1、softmax提出的原因2、softmax公式3、常搭配的损失函数——交叉熵损失函数（1）分类要求（2）引入原因（3）公式二、softmax的代码实现1、自行实现（1

tt丫·2022-12-26 10:36

OpenSMax: Unknown Domain Generation Algorithm Detection ECAI2020开放集识别论文解读

[12]OpenSMax:UnknownDomainGenerationAlgorithmDetection.ECAI2020:1850-1857本文是openmax的改进版本，同样是通对交叉熵分类网络进行后处理

appron·2022-12-25 23:57

Towards Open Set Deep Networks CVPR2016开放集识别论文解读

BoultT.TowardsOpenSetDeepNetworks[C]//2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).IEEE,2016.本文开发了通对交叉熵分类网络进行后处理

appron·2022-12-25 23:56

算法面经360、58同城篇

kmeans还知道啥聚类算法4.crf;hmm原理5.bert结构和transformer区别：没用decoder等6.self-attetionQKV的含义58同城实习1.数据不均衡怎么解决，数据增强2.交叉熵和

持续战斗状态·2022-12-25 21:31

交叉熵理论及其应用实例

文章目录rl分类方法：交叉熵简要介绍交叉熵应用在CartPole中（代码内有简要说明）rl分类方法：写在前面：交叉熵属于无模型和基于策略的在线策略方法所有RL方法的分类方法：1.无模型或基于模型：无模型表示该方法不构建环境或奖励的模型

.breeze.·2022-12-25 19:07

DIDL2_Softmax回归（分类）

Softmax回归（分类）softmax回归从回归到多类分类-均方损失校验比例Softmax和交叉熵损失softmax回归回归vs分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归：单连续数值输出自然区间

Mafia.M.A·2022-12-25 19:59

人工智能期末复习：人工神经网络（详细笔记和练习题）

概述2.基本单元-神经元3.激活函数3.1.阶跃函数3.2.Sigmoid函数3.3.TanH函数3.4.ReLU函数3.5.Softplus函数4.多层前馈神经网络5.损失函数5.1.均方误差5.2.交叉熵

北岛寒沫·2022-12-25 14:59

机器学习——详解判别模型求解分类问题

目录逻辑回归判别模型(discriminativemodel)设计模型Functionset设计函数选择最好的w和b更新参数w和b逻辑回归与线性回归对比逻辑回归为什么用交叉熵来找最优的参数而不用MAE或

尘心平·2022-12-25 08:39

word2vec中的负采样（以CBOW模型为例）

针对此目标我们采用交叉熵损失函数。当然这个模型不仅仅针对预测一个单词时，我们需要将预测所有单词的交叉熵损失函数相加作为全局的损失函数，进行多次误差反传，当全局损失函数最

今天周一天气晴·2022-12-24 18:51

机器学习中各种损失函数对比总结

文章目录一、分类问题1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.Hinge损失函数3.log对数损失函数4.Logistic损失5.交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction

小·幸·运·2022-12-24 17:14

PyTorch | 学习笔记2

一.损失函数1.损失函数概念衡量模型输出与真实标签的差异nn.CrossEntropyLoss功能：nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算weight：各类别的loss

奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 14:22

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations论文精读

对比学习比监督学习需要更强的数据扩充4.编码器和头部的架构4.1.无监督对比学习从更大的模型中受益(更多)4.1.无监督对比学习从更大的模型中受益(更多)5.损失函数和批量大小5.1.温度可调的归一化交叉熵损失比其他方法效

Raphael9900·2022-12-24 13:46

一文全解：ID3，CART和C4.5的区别与联系

使用计算不纯度的公式是交叉熵Entropy。

yonsan_·2022-12-24 11:47

HistoSeg：具有多损失函数的快速注意，用于数字组织学图像中的多结构分割

因此，我们提出了一个编码器-解码器网络，快速注意模块和多损失函数(二元交叉熵损失(BCE)损失，焦点损失骰子损失的组合)。

不想敲代码的小杨·2022-12-24 10:24

IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)错误解决办法

在使用pytorch交叉熵损失函数loss=nn.CrossEntropyLos(v,targets)时发现报错IndexError:Dimensionoutofrange(expectedtobeinrangeof

触手可温·2022-12-24 09:49

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 2：神经网络优化

目录2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率2.3激活函数1.sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数

By4te·2022-12-23 18:41

交叉熵损失函数求导

本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲machinelearning算法中用得很多的交叉熵代价函数。

weixin_43569660·2022-12-23 18:33

损失函数MSELoss和CELoss

损失函数文章目录损失函数含义：标准：常用的两种损失函数均方误差损失函数（MSE）【MeanSquareErrorLoss】交叉熵损失函数（CS）【CrossEntropyLoss】均方误差损失函数计算公式含义解释代码实现适用范围交叉熵损失函数计算公式含义解释代码实现适用范围含义

365JHWZGo·2022-12-23 18:02

EXPLORING BALANCED FEATURE SPACES FOR REP-RESENTATION LEARNING（2022.5.18）

之前的做法：交叉熵损失：CE损失训练的表示模型具有较强的语义识别能力，但其生成的特征空间容易因训练实例分布的不平衡而产生偏差，如果某些类的训练实例明显

Yu_MJie·2022-12-23 14:20

Contrastive Learning based Hybrid Networks for Long-Tailed Image Classification（2022.5.12）

（二）动机：提出了一种新的混合网络，包括监督对比损失学习图像特征和交叉熵损失分类器，以实现长尾图像分类。（三）步骤：先对输入的图像通过Backbone（比如Resnet），得到一些图像的特征分布。

Yu_MJie·2022-12-23 14:50

Supervised Contrastive Learning论文笔记

SupervisedContrastiveLearningMotivation交叉熵损失是监督学习中应用最广泛的损失函数，度量两个分布（标签分布和经验回归分布）之间的KL散度，但是也存在对于有噪声的标签缺乏鲁棒性

reallsp·2022-12-23 14:19

Supervised Contrastive Learning

Introduction交叉熵损失函数有缺乏对嘈杂标签鲁班性，差边距等缺点，但是很多替代方案始终不能泛用地替代它。此工作中提出了一种监督学习的损失，通过利用标签信息建立对比自监督信息。

IFSB PRO Chu·2022-12-23 14:48

给BERT加一个loss就能稳定提升？斯坦福+Facebook最新力作！

今天要介绍的这篇工作来自斯坦福和FacebookAI，作者在BERT分类任务的精调阶段加入了对比学习的loss，在各个任务上都获得了很稳定的提升：上图中CE表示交叉熵，SC

zenRRan·2022-12-23 14:48

论文阅读笔记（7-1）---Supervised Contrastive Learning

原文链接B站讲解视频Toutube视频搬运参考解读参考解读研究背景交叉熵损失函数是分类模型监督学习中应用最广泛的损失函数，但是它具有对噪声标签缺乏鲁棒性、边界性差等特点，泛化能力较差。

打着灯笼摸黑·2022-12-23 14:48

【PraNet】论文代码解读（损失函数部分）——Blank

文中采用的总体损失为：其中IoU为交并比，BCE为二元交叉熵。在计算损失时使用加权值得方式，使整个模型偏向图像中物体的边缘部分。

cfsongbj·2022-12-23 11:08

Word2Vec中的CBOW和Skip-gram的理解

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）NegativeSampling负采样详解想补充一下新的认识：1.为啥我们训练模型的时候只需要关注

球球今天好好学习了吗？·2022-12-23 07:50

自动编码器

如何生成可参考右边的帮助文档自动编码器前言1、介绍1.1自动编码器中的正则化2.前馈自动编码器2.1输出层的激活函数2.1.1ReLU2.1.2Sigmoid2.2损失函数2.2.1均方误差2.2.2二元交叉熵

Lost_The_Mind·2022-12-23 06:58

CS231N斯坦福计算机视觉公开课 02 - 损失函数和优化

CS231N斯坦福计算机视觉公开课02-损失函数和优化一、SVM铰链损失函数二、正则化1.引入原因三、Softmax交叉熵损失函数四、优化过程1.梯度下降算法一、SVM铰链损失函数分类错误的分数减去分类正确的分数再加

T4neYours·2022-12-23 06:56

alexnet学习笔记（代码篇）

1.知识回归01论文整体框架及神经网络处理图像分类问题的流程论文整体共包含了九个部分，详细讲的摘要，relu，dropout函数的优点图像分类包含两个阶段训练阶段和测试阶段，softmax,交叉熵02网络结构及部分参数计算网络包含

Ai扫地僧（yao）·2022-12-22 21:43

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