交叉熵第17页

CNN卷积神经网络——Unet网络模型学习（1）

语义分割损失函数逐像素的交叉熵还经常要考虑样本的均衡问题交叉熵损失函数公式如下：MIOUIOU（intersectionorUnion，交并比）MIOU就是计算所

lingchen1906·2022-12-22 17:19

图文融合模型(续) and VQA过往简述

整合](https://blog.csdn.net/weixin_42455006/article/details/124576668)一.ALBEF(对比学习用cosine对一个batch的样本做个交叉熵

两面包+芝士·2022-12-22 16:01

小目标检测1_Focal loss

主要参考：睿智的目标检测9——Focalloss详解及其实现信息量与熵添加链接描述交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）（原理详解）有参考很多文章与博客，有的可能忘记放出处了，侵权请联系，马上修改

zxm_·2022-12-22 15:49

Focal loss 知识蒸馏目标检测 ResNet 特征金字塔

SOTA：stateoftheart指在特定任务中目前表现最好的方法或模型有了模型之后，我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现交叉熵lossFocallossimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFdefsigmoid_focal_loss

望舒向晚·2022-12-22 15:17

贝叶斯网络代码实现_贝叶斯神经网络BNN(推导+代码实现)

如下图所示：也就是说，和传统的神经网络用交叉熵，mse等损失函数去拟合标签值相反，贝叶斯神经网络拟合后验分布。这样做的好处，就是降低过拟合。

weixin_39602108·2022-12-22 15:59

李沐-softmax+损失函数+图片分类数据集

softmax分类vs回归一位有效编码：one-hotsoftmax交叉熵交叉熵用来衡量两个概率的区别总结损失函数L2Loss均方损失当y=0时，蓝色线表示函数曲线，橙色表梯度线，不同的地方梯度的值不同

暄染落墨·2022-12-22 14:50

（四）关于loss的实现以及搭建网络过程中踩的一些坑

先说一下loss吧，在之前的代码中，我们的使用的是官方自带的计算损失函数，交叉熵损失函数。

小女孩真可爱·2022-12-22 11:21

卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇

卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇优化目标-损失函数（持续补充）一、分类任务损失1、0-1损失2、KL散度&交叉熵损失（crossentropyloss）&softmaxloss(1)信息熵

燃烧吧哥们·2022-12-22 09:41

机器学习--决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

参考：机器学习的熵：机器学习各种熵：从入门到全面掌握-知乎(zhihu.com)交叉熵：交叉熵背后的直觉相对熵（KL散度）：相对熵（KL散度）为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？

jiangchao98·2022-12-22 07:34

《PyTorch深度学习实践》自学记录第六讲逻辑斯蒂回归

不同分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵BCE

Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

多分类数据不均衡：交叉熵CrossEntropyLoss加入权重

criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.from_numpy(np.array([10.0,5.0,1.0,5.0,10.0])).float(),size_average=True)criterion.cuda()不加第二句会报错：RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfounda

持续战斗状态·2022-12-21 12:03

pytorch的交叉熵loss分权重nn.CrossEntropyLoss——训练集各类数量不均衡的解决——样本数量不平衡

仅作为记录，大佬请跳过。文章目录代码插入网络中的展示注：要加入criterion.to(device)参考————————————————————简示例代码简示例展示感谢大佬师兄的提示，对网络的loss对各类设置权重（只用一行代码），解决训练集各类数量不均衡的问题（0类：49w，1类：7w；4类：155w）；（测试集的数据各类可以不均衡）代码#***************************

captain飞虎大队·2022-12-21 12:02

torch.view打乱tensor顺序使得交叉熵计算出错

pytorch中，torch.view操作不好会打乱tensor的次序，导致计算结果偏差。此处给三个小案例，供参考。算例1：entroy=nn.CrossEntropyLoss()input0=torch.Tensor([[0.9,0.2],[0.4,0.6],[0.3,0.7]])input=input0.unsqueeze(0).repeat(2,1,1).transpose(2,1).con

微凉的衣柜·2022-12-21 12:32

一文搞懂F.cross_entropy中的weight参数

交叉熵是在分类任务中常用的损失函数，对于样本均衡的分类任务我们可以直接使用。但当我们面对样本类别失衡的情况时，导致训练过程中的损失被数据量最多的类别的主导，从而导致模型不能被有效的训练。

fpan98·2022-12-21 12:01

交叉熵理解

Likelihood(似然)与MaximunLikelihoodEstimation似然与概率概率是已知模型的参数，求某个事情发生的可能性。概率可以表示为p(x∣Θ)p(x|\Theta)p(x∣Θ)似然是根据统计信息，推测产生这种统计结果的可能参数，似然可表示为L(x∣Θ)L(x|\Theta)L(x∣Θ)在结果和参数相互对应时，概率与似然在值上是相等的，但是意义并不相同。极大似然估计中采样需满

Simon---Chen·2022-12-21 07:03

交叉熵损失函数分类_BCE和CE交叉熵损失函数的区别

首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。

ARUANTOU·2022-12-20 13:54

Focal Loss——挖掘困难样本，用于对抗样本不平衡

Focalloss我觉得直观感觉的话还是比较简单的，其实就是，增大Loss大的样本对梯度的贡献来看一个对比，下面这个是交叉熵损失函数，其中ti是第i个样本xi的target，pi是模型预测xi属于类i的概率

量化橙同学·2022-12-20 13:52

【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇：【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种

1.BCELossBCELoss又叫二分类交叉熵损失，顾名思义，它是用来做二分类的损失函

咕里个咚·2022-12-20 13:50

Pytorch损失函数cross_entropy、binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别

在做分类问题时我们经常会遇到这几个交叉熵函数：cross_entropy、binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits。

Joker 007·2022-12-20 13:36

Logistic回归 - 损失函数推导(最大似然&交叉熵)

最大似然估计角度解释交叉熵角度解释LogisticLogisticLogistic回归LogisticLogisticLogisti

momentum_·2022-12-20 13:04

信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)

信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)文章目录信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)1.信息量与熵2.KL散度与交叉熵交叉熵与LogisticLogisticLogistic回归后续待补充我们知道同为正态分布的两个模型可以通过均值和方差进行模型之间的差异比较

momentum_·2022-12-20 13:33

torch的交叉熵损失函数(cross_entropy)计算(含python代码)

1.调用首先，torch的交叉熵损失函数调用方式为：torch.nn.functional.cross_entropy(input,target,weight=None,size_average=None

zy_destiny·2022-12-20 07:33

关于label smoothing(标签平滑)

然后计算交叉熵损失函数：这就会导致真实标签

阿飞没有花福蝶·2022-12-20 05:13

常用损失函数

常见损失函数文章目录常见损失函数引言回归1.均方差2.平均绝对误差(MAE)3.均方根误差(RMSE)4.交叉熵分类二分类多分类引言无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。

早睡的叶子·2022-12-19 19:05

【图像分割】灰狼算法最小交叉熵多阈值图像分割【含Matlab源码 903期】

⛄一、最小交叉熵多阈值图像分割简介1单阈值分割设有两个概率分布P={p1,p2,…,pN}和Q={q1,q2,…,qN},交叉熵度量它们之间的信息量差异。

Matlab领域·2022-12-19 16:02

【图像分割】基于灰狼算法优化最小交叉熵多阈值图像分割matalb源码

一、简介1前言：\灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer，GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。\2算法原理：\灰狼隶属于群居生活的犬科动物，

Matlab科研辅导帮·2022-12-19 16:02

交叉熵损失函数从原理到代码

交叉熵损失函数从原理到代码熵交叉熵Pytorch_API&公式小结损失函数使用场景二分类交叉熵损失函数二分类交叉熵损失函数多分类KL散度回归熵信息熵-百度百科通常，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

STUffT·2022-12-19 16:00

Unet代码详解（三）损失函数和miou计算

所有代码来自博主Bubbliiiing，十分感谢1.相关函数（1）上采样函数Interpolate(2)交叉熵损失函数CrossEntropyLoss二.损失先贴一段训练时的损失计算代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnndefCE_Loss

smallworldxyl·2022-12-19 09:50

torchcrf的简单使用

3.如何联合CRF的损失函数和自己的网络模型的交叉熵损失函数进行训练？

dognoline·2022-12-19 09:16

【PyTorch】深度学习实践之用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）

本文目录多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入网络设计Loss：课后练习1：交叉熵损失vsNLL损失解答：MNIST问题：模型设计：实现代码：1.准备数据转为格式为C*W*H值为0-1的Tensortransform

zoetu·2022-12-19 09:56

17、损失函数

常见损失函数分类任务（交叉熵损失函数）多分类任务例子代码实现importtensorflowastfy_true=[[0,1,0],[0,0,1]]y_pre=[[0.05,0.9,0.05],[0.3,0.2,0.5

C--G·2022-12-18 20:28

深度学习入门之神经网络的学习

文章目录从数据中学习数据驱动一种方案训练数据和测试数据损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数数值微分的例子偏导数求解两个关于偏导数的例子题目一题目二梯度梯度法神经网络的梯度学习算法的实现

空LA·2022-12-18 09:54

机器学习秋招复习知识点

1.逻辑回归为什么用交叉熵损失函数而不用平方误差函数？答：因为平方误差函数得到的损失函数，是一个非凸函数，求解时很容易陷入局部最优，而交叉熵损失函数是一个凸函数，通过凸优化算法很容易得到最优解。

知识不足恐惧症·2022-12-18 08:00

损失函数基础——交叉熵函数二分类推导整理

二分类推导LogisticsRegression先从线性回归开始hw(xi)=w0+w1x1+wx2+…+wnxnh_{w}\left(x^{i}\right)=w_{0}+w_{1}x_{1}+wx_{2}+\ldots+w_{n}x_{n}hw(xi)=w0+w1x1+wx2+…+wnxnhw(xj)=wTxi=WTXh_{w}\left(x^{j}\right)=w^{T}x_{i}=W^{

番茄炒鸡蛋又要起名字了·2022-12-18 08:26

【机器学习】初识机器学习

目录机器学习定义机器学习的典型步骤监督学习无监督学习半监督学习强化学习凹凸函数损失函数，Loss交叉熵损失函数梯度下降法批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降机器学习定义ArthurSamual（1959

sword_csdn·2022-12-17 23:18

交叉熵报错 RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

参考链接：交叉熵报错RuntimeError:1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported使用nn.CrossEntropyLoss()时报错：RuntimeError

ExcaliburZZ·2022-12-17 20:28

【深度学习】TensorFlow实现逻辑回归预测

理论部分线性回归的预测结果是连续的值，而逻辑回归的结果属于是/否的二元分类；线性回归使用均方差作为损失函数较合适，而逻辑回归若使用均方差作为损失函数会使得训练变慢，因为实际值减去预测值平方后的结果可能会非常小；逻辑回归使用交叉熵作为损失函数

caseyzzz·2022-12-17 12:09

【笔记】动手学深度学习- softmax回归（逻辑回归）

目录图片分类数据集1导入包2使用框架自带的函数去下载这个数据集3定义两个函数来画这个数据集4读取一个小批量数据5softmax回归简洁实现1导入包2构造模型3交叉熵函数计算loss损失4使用学习率为0.1

echo_gou·2022-12-17 09:12

深度学习常见概念解析

1、损失函数loss用于定义网络输出结果与正确结果之间的误差的函数，常用损失函数为均方差（MSE）和交叉熵（CrossEntropy）。一般均方差用于回归问题，交叉熵用于分类问题。

追猫人·2022-12-17 09:12

数据分析-神经网络-损失函数

目录前言均方误差（MSE）平均绝对误差（MAE）二元交叉熵（tf.keras.losses.binary_crossentropy）多分类交叉熵（tf.keras.losses.categorical_crossentropy

ITLiu_JH·2022-12-16 19:28

2.1神经网络优化之损失函数

损失函数(loss)：预测(y)与已知答案(y_)的差距神经网络优化的目标就是想找到某一套参数使损失函数最小主流的loss计算有三种均方误差mse(MeanSquaredError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy

SuperBetterMan·2022-12-16 19:57

第二讲-神经网络优化-损失函数

本次介绍损失函数有：均方误差（mse，MeanSquaredError）、自定义、交叉熵(ce,CrossEntropy)均方误差（y_表示标准答案，y表示预测答案计算值）tensorFlow:lose_mse

loveysuxin·2022-12-16 19:56

系统学习CV-lesson2-偏差方差

系统学习CV-lesson2sklearn逻辑回归交叉熵函数无偏估计梯度下降的由来梯度下降反向传播批量梯度下降方差-偏差泛化误差模型学习期望和均值偏差方差偏差与方差噪声欠拟合过拟合策略正则化稀疏性稀疏性与过拟合

aoaoGofei·2022-12-16 17:01

CV面试知识点总结--机器学习

逻辑回归的过程是面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏3.逻辑回归主要应用于研究某些事件发生的概率，本质是极大似然估计4.逻辑回归的代价函数是交叉熵

GlassySky0816·2022-12-16 14:49

由mnist引发的思考，pytorch中的交叉熵误差函数nn.CrossEntropy做了什么？

文章目录引入实验一实验二结论引入在MNIST手写体实验中，关于在交叉熵损失函数计算误差时，神经网络输出为10个，当标签设置为何种情况时才能满足交叉熵损失函数的计算公式，来探究这个问题。

LiterMa·2022-12-16 13:14

CrossEntropy交叉熵损失函数及softmax函数的理解

参考链接1参考链接2参考链接3参考链接4（一）什么是Sigmoid函数和softmax函数？提到二分类问题容易想到逻辑回归算法，而逻辑回归算法最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0,1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数和softmax函数刚好具有这样的功能。1.1Sigmoid函数Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。构建分

浅浅ch·2022-12-16 13:43

手写Cross Entropy Loss Function

手写交叉熵CrossEntropyLossFunction，针对分割任务，2D-Tensor最近准备在crossentropy的基础上自定义lossfunction，但是看pytorch的源码Python

mawonly·2022-12-16 13:13

深度学习（一） cross-entropy和sofrmax

为此神经网络引入交叉熵代价函数cross-entropy函数弥补sigmoid型函数的导数形式易发生饱和

mdzzzzzz·2022-12-16 13:13

损失函数：交叉熵、KLDivLoss、标签平滑（LabelSmoothing）

写在前面的话：input或x表示模型预测结果，target表示标签1.torch.nn.CrossEntropyLoss()是交叉熵计算，输入的预测值不需要进行softmax，也不需要进行log运算！！

FY_2018·2022-12-16 03:12

AlphaFold2源码解析(9)--模型之损失及其他

每个示例的总损失可以定义如下其中LauxL_{aux}Laux是结构模块的辅助损失（中间结构的平均FAPE和扭转损失，定义在算法20第23行），LdistL_{dist}Ldist是分布图预测的平均交叉熵损失

发呆的比目鱼·2022-12-16 01:54

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