交叉熵第2页

【PyTorch】在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类

在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类前言：在机器学习的众多任务中，分类问题无疑是最基础也是最重要的一环。

精英的英·2024-01-18 06:11

NLP任务中常用的损失函数

损失函数类型适用于：文本分类，情感分析，机器翻译，抽取式问答的有：y,y^y,\hat{y}y,y^分别表示真实和预测值二分类交叉熵损失L(y,y^)=−(ylogy^+(1−y)log(1−y^)L(

bulingg·2024-01-18 04:22

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

论文精读:GHM:Gradient Harmonized Single-stage Detector

GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵等类损失函数(CE)和回归损失函数如smooth-L1

樱花的浪漫·2024-01-15 09:21

Softmax回归（多类分类模型）

目录1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现：1.对真实值类别编码：y为真实值

姓蔡小朋友·2024-01-15 08:39

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型

Stefan0·2024-01-15 04:00

损失函数介绍

目录损失函数平均绝对误差均方误差交叉熵损失反向传播实战环节损失函数损失函数（LossFunction）是一种用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:44

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

比较两种概率模型的差距的方法最小二乘法带有绝对值，在定义域上不是全程可导的，所以说通常办法就是对他们求平方。为什么叫最小二乘法：平方就是乘2次，在这个式子中找最小的值，称之为最小二乘法。这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。极大似然估计似然值是真实的情况已经发生，我们假设他有很多模型，在某个概率模型下发生这种情

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

手写交叉熵损失

一、定义二元交叉熵：loss=−1/n∑[ylna+(1−y)ln(1−a)]多元交叉熵：loss=−1/n∑ylna二、实现importtorchimporttorch.nn.functionalasF

云帆@·2024-01-12 14:32

大模型中训练出现的ignore_index的作用

ignore_index作用分析如图所示，将模型输入的所有token对应标签全部设置成-100label会送入交叉熵损失函数中进行计算损失值，那么该函数如何起作用呢？

Takoony·2024-01-12 08:23

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器

AutoFerry·2024-01-12 00:03

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

交叉熵损失函数我未曾了解过，只在决策树一节中学习过关于熵entropy的基本概念。借此机会弄清原理，并且尝试着学会应用它。对于习题2-12，考察对混淆矩阵的理解程度和计算。

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

均方误差和交叉熵损失函数，哪个适合于分类？哪个适合于回归？为什么？

HBU_David·2024-01-12 00:23

深度学习常考简答题--[HBU]期末复习

3.线性回归通常使用平方损失函数，能否使用交叉熵损失函数？4.平方损失函数为何不适用于解决分类问题？(和第3题一块复习)编辑5.什么是长程依赖问题，如何解决？6.什么是对称权重现象，有哪些解决方案？

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:22

竞赛保研基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

iuerfee·2024-01-11 07:49

2024-01-04 学习笔记

1.语义分割中的lossfunction最全面汇总摘要这篇文章主要讨论了在图像语义分割任务中常用的几种损失函数，包括交叉熵损失、加权损失、焦点损失和Dicesoft损失。

qq_19986067·2024-01-11 01:43

@EM算法中的Q 函数和交叉熵之间的关系是什么呢？

@EM算法中的Q函数和交叉熵之间的关系是什么呢？问题由来在写HMM学习问题解决方案过程中发现EMEMEM算法中的Q函数和交叉熵特别相似？探索过程查了很多资料发现没有正面提这个事情的博客。

专心研究·2024-01-10 19:38

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？逻辑回归是处理线性问题还是非线性问题的？

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

Softmax回归

目录1.Softmax回归的从零开始实现2.softmax回归的简洁实现对重新审视softmax的实现的思考：对交叉熵损失函数的思考：小批量随机梯度下降算法的理解：1.Softmax回归的从零开始实现importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2l

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

深度学习｜交叉熵

文章目录什么是交叉熵如何构造信息量的函数关于C1C_1C1参数的选择关于C2C_2C2参数的选择一个系统的熵如何比较两个系统的熵交叉熵在神经网络中的应用参考什么是交叉熵熵是用来衡量一个系统的混乱程度，混乱程度也其实代表着整个系统内部的不确定性

晓源Galois·2024-01-07 07:49

55、交叉熵损失函数和softmax

在很多分类任务中，损失函数使用的是交叉熵损失。作为一种损失函数，它的重要作用便是可以将“预测值”和“真实值(标签)”进行对比，从而输出loss值，直到loss值收敛，可以认为神经网络模型训练完成。

董董灿是个攻城狮·2024-01-06 17:47

Vvvvonly·2024-01-06 14:07

【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍

文章目录前言一、均方误差二、交叉熵损失三、二元交叉熵损失四、SmoothL1Loss五、IOU系列的loss前言损失函数是度量模型的预测输出与真实标签之间的差异或误差，在深度学习算法中起着重要作用。

行走的学习机器·2024-01-06 13:21

pytorch07：损失函数与优化器

目录一、损失函数是什么二、常见的损失函数2.1nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数2.1.1交叉熵的概念2.2.2交叉熵代码实现2.2.3加权重损失2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现

慕溪同学·2024-01-06 09:04

【损失函数】Cross Entropy Loss 交叉熵损失

1、介绍主页介绍的几种损失函数都是适用于回归问题损失函数，对于分类问题，最常用的损失函数是交叉熵损失函数CrossEntropyLoss。它用于测量两个概率分布之间的差异，通常用于评估分类模型的性能。

daphne odera�·2024-01-04 04:13

信息量，熵，KL散度，交叉熵

REFER:陈远.信息论与编码(第三版).电子工业出版社.p11徐彬.实战深度学习算法.电子工业出版社.p21一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉信息量如何度量信息？

酌泠·2024-01-03 10:28

简易机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵

也就是我们说的交叉熵损失函数。至于什么是交叉熵损失函数，由于本文不涉及实际的数学论证，感兴趣可以看这个简单的小视频：你真的理解

Leventure_轩先生·2024-01-03 05:07

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

交叉熵、Focalloss、L1，L2，smoothL1损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU和CIOU联言命题2020-02-2321:36:3711978收藏11分类专栏：目标检测最后发布:2020

汽车行业小硕妹子·2024-01-01 09:21

神经网络分类与回归任务

损失函数：分类任务常用交叉熵损失函数（Cross-Entropy），回归任务可以使用均方误差（MSE）等。优化器：常见的有梯度下降

不做梵高417·2023-12-30 10:04

Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题

文章目录背景交叉熵损失函数平衡交叉熵函数FocalLoss损失函数FocalLossvsBalancedCrossEntropyWhydoesFocalLosswork?

路过的风666·2023-12-30 01:29

【论文简述】Rethinking Cross-Entropy Loss for Stereo Matching Networks（arxiv 2023）

一、论文简述1.第一作者：PengXu2.发表年份：20233.发表期刊：arxiv4.关键词：立体匹配，交叉熵损失，过渡平滑和不对准问题，跨域泛化5.探索动机：立体匹配通常被认为是深度学习中的一个回归任务

华科附小第一名·2023-12-29 15:58

【深度学习】各领域常用的损失函数汇总（2024最新版）

目录1、L1损失、平均绝对误差（L1Loss、MeanAbsoluteError，MAE）2、L2损失、均方误差（L2Loss、MeanSquaredError，MSE）3、交叉熵损失（Cross-EntropyLoss

daphne odera�·2023-12-29 06:56

深度学习入门（python）考试速成之Softmax-with-Loss层

softmax函数：交叉熵误差（CrossEntropyError层）：这里的表示以为底数的自然对数，即，即。

北辰Charih·2023-12-28 21:34

使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

这里，我们使用的计算机视觉领域的经典数据集：CIFAR-10数据集，网络为ResNet18模型，损失函数为交叉熵损失，优化器为Ada

Simon52314·2023-12-28 10:37

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法（Gradient Boosting）

梯度提升算法有以下几个特点：梯度提升算法可以用任何可微分的损失函数，如平方误差、绝对误差、交叉熵等，这使得它比其他基于指数损失函数的算法更加灵活

十年一梦实验室·2023-12-26 09:18

交叉熵损失（Cross Entropy Loss）学习笔记

在分类任务中，我们通常使用交叉熵作为损失函数，首先给出交叉熵的计算公式：二分类中：L=1N∑iLi=1N∑i−[yilog(pi)+(1−yi)⋅log(1−pi)]\mathcal{L}=\frac1

图学习的小张·2023-12-24 22:40

交叉熵数学公式推导（含熵和KL散度数学公式）

第一章熵物理学概念：一个系统的混乱程度，信息熵就是熵的另一种名称。nH(x)=−∑P(xi)log(P(xi)))(X=x1,x2,x3...,xn)i=1第二章KL散度（相对熵）nDKL(p∣∣q)=∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))i=1n:表示随机变量可能的取值数x:表示随机变量P（x）:表示随机变量x的概率函数nn特性：1.非对称性：∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))不

New___dream·2023-12-23 06:29

一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)

标签平滑其实就是将硬标签(hardlabel)转化为软标签(softlabel)，也就是将标签的onehot编码中的1转化为比1稍小的数，将0转化为比0稍大的数，这样在计算损失函数时(比如交叉熵损失函数

前行的zhu·2023-12-23 02:51

深度学习——关于adam优化器和交叉熵损失函数介绍

在你的代码中，使用了Adam优化器和交叉熵（categoricalcrossentropy）损失函数，这是常见且在许多情况下表现良好的选择。

没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:08

python中的r2评分为负值_解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

网络训练中，loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数。经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。

weixin_39648492·2023-12-22 08:17

联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法

方法一:在定义的模型里把self.softmax=nn.Softmax(dim=1)改成self.softmax=nn.LogSoftmax(dim=1)在代码里如下：修改后的执行结果如下：方法二：因为交叉熵有个负对数

沉睡中的主角·2023-12-22 08:15

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵

laafeer·2023-12-21 21:51

WGAN-GP解读分析

目录0.摘要1.基础知识1.1信息量1.2熵1.3相对熵1.4交叉熵1.5JS散度1.6其它相关概念2.WGAN理论分析2.1WGAN的改变2.2原始GAN中存在的问题2.2.3第一种生成器损失函数2.2.4

Annual Mercury·2023-12-21 01:34

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则

涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1

lym94·2023-12-18 14:53

Pytorch：模型的权值初始化与损失函数

目录前期回顾一、权值初始化1.1梯度消失与梯度爆炸1.2Xavier初始化1.3Kaiming初始化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交叉熵损失CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss2.3

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:37

交叉熵在机器学习里做损失的意义

交叉熵是机器学习中常用的损失函数之一，特别适用于分类任务。其背后的核心思想是衡量两个概率分布之间的差异。

何处不逢君·2023-12-18 08:17

对数似然函数 | 交叉熵 | 损失函数

对数似然代价函数（Log-LikelihoodCostFunction）通常用于训练神经网络，特别是在二元分类问题和多类分类问题中。它的数学形式取决于问题的性质，下面我将分别介绍二元分类和多类分类中的对数似然代价函数，并举例说明。二元分类问题中的对数似然代价函数：在二元分类问题中，我们通常有两个类别，标记为0和1。对数似然代价函数的数学形式如下：C=-[Σ(y*log(a)+(1-y)*log(1

Vincent不是文森特·2023-12-18 00:03

逻辑回归代价函数

逻辑回归的代价函数通常使用交叉熵损失来定义。这种损失函数非常适合于二元分类问题。本篇来推导一下逻辑回归的代价函数。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:14

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png

Jachin111·2023-12-17 07:57

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