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交叉熵
常用损失函数
img-blog.csdnimg.cn/b0578bd884f74917bd800ec6d0ed34cd.png#pic_cente=x=600)Hingeloss—SVMRegulization(正则化):避免模型过拟合
交叉熵
损失函数
Canglang Water
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2022-12-02 15:18
cs231n
机器学习
人工智能
算法
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习神经网络的学习一、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据二、损失函数2.1均方误差2.2
交叉熵
误差三、mini-batch
thunder1015
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2022-12-02 12:26
深度学习
神经网络
信息熵、
交叉熵
、相对熵、条件熵、互信息的讲解和推导
信息熵、
交叉熵
、相对熵、条件熵、互信息的讲解和推导最近阅读的几篇paper中都大量使用到了信息论中的概念,在此进行整理。日后如有遇到其他理论,将会不定期更新。。。
__init__:
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2022-12-02 11:13
算法
概率论
深度学习
人工智能
CNN图像多标签分类
将损失函数由分类
交叉熵
替换为二元
交叉熵
。方法是计算一个样本各个标签的损失(输出层采用sigmoid函数),然后取平均值。把一个多标签问题,转化为了在每个标签上的二分类问题。
农夫山泉2号
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2022-12-01 22:30
CNN
多标签分类
cnn
torch.nn.BCELoss用法
PyTorch对应函数为:torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction=‘mean’)计算目标值和预测值之间的二进制
交叉熵
损失函数
qq_29631521
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2022-12-01 21:07
python
pytorch初学笔记(十四):损失函数
1.1.1简介1.1.2参数设定1.1.3代码实现1.2MSE损失函数(平方和)1.2.1简介1.2.2参数介绍1.2.3代码实现1.3损失函数的作用二、在神经网络中使用lossfunction2.1使用
交叉熵
损失函数
好喜欢吃红柚子
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2022-12-01 19:21
pytorch
深度学习
人工智能
神经网络
机器学习扫盲系列1
一、
交叉熵
损失(Crossentropyloss)二分类问题中常见,其是用于判断模型在样本上的表现1、whyCrossentropyloss?
pure a~
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2022-12-01 16:23
机器学习
机器学习
[半监督学习] FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
FixMatch是对现有SSL方法的简化.FixMatch首先对弱增强的未标记图像生成伪标签,接着,对同一图像进行强增强后,再计算其预测分布,最后计算强增强的预测与伪标签之间的
交叉熵
损失.论文地址:FixMatch
码侯烧酒
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2022-12-01 14:58
论文
机器学习
深度学习
人工智能
【GANs】Wasserstein GAN
由于通过优化
交叉熵
(JSJSJS散度)训练生成对抗网络会导致训练稳定性和模型坍塌问题,因此改进GAN,就需要改变其损失函数。4.1W-GAN简介Wasser
SupV
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2022-12-01 10:12
GANs
生成对抗网络
机器学习
深度学习
逻辑回归模型详解(Logistic Regression)
目录广义线性模型极大似然法逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数
交叉熵
损失函数为什么LR模型损失函数使用
交叉熵
不用均方差
交叉熵
损失函数的数学原理
交叉熵
损失函数的直观理解
交叉熵
简介对数损失函数和
交叉熵
损失函数逻辑回归优缺点其他逻辑回归与线性回归的区别与联系
taoKingRead
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2022-12-01 10:41
机器学习
模型算法
算法
机器学习
人工智能
python
数据挖掘
深度学习实验Lab1——张量基础操作、神经元模型
并且通过亲自编写函数,实现了很多函数功能,对于这些函数体会更加深刻对于神经元模型的编写,本次实验的内容是需要通过
交叉熵
损失函数构建一个对率回归模型。
introversi0n
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2022-12-01 09:17
深度学习实验
深度学习
python
numpy
深度学习基础知识回顾
追问:
交叉熵
怎么写?
交叉熵
公式:表示真实概率分布P(x)与预
大厂ballballyou
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2022-12-01 08:59
深度学习
深度学习
人工智能
【吴恩达机器学习】神经网络week2
神经网络week21.1Tensorflow实现例子:手写数字识别BinaryCrossentropy是分类
交叉熵
1.要求Tensorflow将神经网络这三层串在一起;2.让Tensorflow编译模型
lucky_08
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2022-12-01 07:31
机器学习
神经网络
深度学习
【机器学习】推荐系统、机器学习面试题整理
LRGBDTDNN2、分类问题为什么大都使用
交叉熵
作为损失函数而不是MSE?
长相忆兮长相忆
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2022-12-01 02:40
机器学习
推荐系统
深度学习
机器学习
算法
机器学习领域 几种距离度量方法【3】
十三、堪培拉距离(CanberraDistance)十四、布雷柯蒂斯距离(BrayCurtisDistance)十五、
交叉熵
(CrossEntropy)十六、相对熵(relativeentropy)十七
yeler082
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2022-12-01 00:48
机器学习
《PyTorch深度学习实践》-B站 刘二大人-day4
站刘二大人的PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明:1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面,添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异:KL散度,cross-entropy
交叉熵
说明
爱编程的西瓜
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2022-11-30 22:24
#
神经网络
pytorch
深度学习
机器学习
pytorch中
交叉熵
损失nn.CrossEntropyLoss()的真正计算过程
pytorch中
交叉熵
损失nn.CrossEntropyLoss()的真正计算过程对于多分类损失函数CrossEntropyLoss,就不过多的解释,网上的博客不计其数。
月光下的小趴菜
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2022-11-30 21:38
卷积神经网络
人工智能
教程
pytorch
神经网络
深度学习
李宏毅机器学习2021学习笔记(1):CNN
李宏毅机器学习2021学习笔记(1):CNN1.评价指标:
交叉熵
(Crossentropy)2.CNN本质:读取局部特征3.Receptivefield与StrideReceptivefiled:CNN
不知名菜鸟newdon
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2022-11-30 19:24
李宏毅机器学习2021
深度学习
Supervised Contrastive Learning:有监督对比学习
1概要
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、可能存在差裕度(允许有余地的余度)导致泛化性能下降的问题。
巍巍微澜
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2022-11-30 18:32
Cantrastive
Learning
计算机视觉
深度学习
神经网络
CrossEntropyLoss的理解
对于
交叉熵
,一直以来都是直接运用公式,最近稍微了解了一下1公式nn.CrossEntropyLoss结合nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss(负对数似然),也就是先计算Softmax,再计算
iwill323
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2022-11-30 17:52
深度学习
pytorch
python
【Pytorch学习笔记】
交叉熵
损失函数CrossEntropyLoss的案例使用
文章目录前言一、案例代码1.引入库2.生成网络输出以及目标输出3.熟悉计算公式,手动计算第一个样本4.
交叉熵
损失权重5.CrossEntropyloss:ignore_index二、完整代码总结前言分类问题常用的损失函数为
交叉熵
秋天的波
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2022-11-30 17:46
pytorch
深度学习
机器学习
pytorch
深度学习
人工智能
pytorch softmax回归【从零实现+简洁实现】
文章目录一、前言二、实现1.加载并测试数据集2.从零实现2.简洁实现一、前言从零实现构造数据集迭代器实现模型初始化超参数定义softmax操作定义损失函数【
交叉熵
CrossEntropyLoss】定义优化算法
什么都干的派森
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2022-11-30 14:42
Python
CV
pytorch
回归
深度学习
NNDL 作业1:第二章课后题
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。1、平方损失函数的定义平方损失函数较为容易理解,它直接测量机器学习模型的输出与实际结果之间的距离。
辰 希
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2022-11-30 14:57
机器学习
深度学习
python
生成式模型(VAE+GAN)
1.VAE-变分自编码器1.1
交叉熵
1.1.1信息量首先是信息量。假设我们听到了两件事,分别如下:事件A:巴西队进入了2018世界杯决赛圈。事件B:中国队进入了2018世界杯决赛圈。
HammerHe
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2022-11-30 13:06
概率论
NLP backbone常用的噪声训练方法
(第一句:ABC.第二句:DE.)训练目标均为降低真实值与预测值之间的
交叉熵
损失。1.TokenMasking(token掩码)GT:ABC.DE.After:A[MASK]C.
江路人
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2022-11-30 13:46
自然语言处理
人工智能
深度学习损失函数
目录前言1、均方差损失——MSE2、
交叉熵
损失——CrossEntropyLoss前言一直使用的Pytorch这个框架,关于损失函数的内容,可以在Pytorch的官方文档torch.nn—PyTorch1.10documentation
飞飞呀
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2022-11-30 13:16
深度学习基础知识
深度学习
【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程(十一)(分类问题))
TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程(十一)(分类问题))11分类问题11.1逻辑回归11.1.1广义线性回归11.1.2逻辑回归11.1.2.1分类问题11.1.2.2实现分类器11.1.3
交叉熵
损失函数
踏破万里无云
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2022-11-30 12:28
深度学习
深度学习
tensorflow
神经网络
PyTorch深度学习实践(b站刘二大人)P9讲 多分类问题 Softmax Classifier
SoftMax分类器进行多分类问题(其输入不需要Relu激活,而是直接连接线性层),经过SoftMax分类器后满足:1.大于等于0,2.所有类别概率和为1.2.Lossfunction-CrossEntropy
交叉熵
努力学习的朱朱
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2022-11-30 12:58
pytorch
深度学习
线性回归
深度学习必会10题
交叉熵
的公式是什么?1.0-1损失函数:2.Hingeloss::三、训练中出现过拟合的原因?深度学习里的正则方法有哪些/如何防止过拟合?四、l1、l2原理?
深海的yu
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2022-11-30 11:56
深度学习笔记
深度学习
机器学习
人工智能
【Pytorch笔记-02】完整学习笔记
-02】CNN:卷积神经网络最大池化激活函数线性层及其他层介绍正则化RecurrentlayersTransform线性层DropoutlayersSequential损失函数与反向传播MSELoss
交叉熵
继续测试
交叉熵
梯度下降优化器现有网络模型的使用及修改网络模型的保存与读取模型的保存模型的加载完整的模型训练套路完整训练套路
刘兴禄
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2022-11-30 03:57
机器学习+强化学习-笔记
pytorch
深度学习
强化学习
机器学习
神经网络
机器学习进阶:决策树与随机森林
0,表示这件事情一定发生,就好比你说了一句废话1.2条件熵H(Y|X)=H(X,Y)-H(X),在X发生的前提下,Y发生新带来的熵1.3相对熵、互信息我们的目标函数可以是极大似然估计求最大值,也可以是
交叉熵
求最小值
不会产品的码农不是好的运营
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2022-11-30 02:46
决策树
机器学习
随机森林
深度学习常见损失函数总结+Pytroch实现
文章目录一、引言二、损失函数1.均方差损失(MeanSquaredErrorLoss)2.平均绝对误差损失(MeanAbsoluteErrorLoss)3.
交叉熵
(CrossEntropyLoss)(1
像风一样自由的小周
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2022-11-29 14:51
深度学习基础
顶会顶刊论文
深度学习
人工智能
分类与回归梯度下降公式推导
逻辑回归梯度下降公式推导1.相关函数公式及求导1.1.线性回归公式1.2.sigmoid函数2.逻辑回归2.1损失函数公式【
交叉熵
公式】2.2求导2.2逻辑回归梯度下降公式3.线性回归3.1损失函数公式
荼靡,
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2022-11-29 11:41
机器学习笔记
逻辑回归
人工智能
深度学习基础——week2
ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)深度学习三部曲Step1:搭建神经网络结构Step2:找到一个合适的损失函数(CostFunction)Eg:回归损失:均方误差(MSE),平均绝对值误差(MAE)分类损失:
交叉熵
损失
-meteor-
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2022-11-29 10:37
深度学习入门
深度学习
cnn
神经网络
损失能收敛到0么 深度学习_深度学习之损失函数小结
接下来,总结一下,在工作中经常用到的损失函数:图像分类:
交叉熵
目标检测:Focalloss,L1/L2损失函数,IOULoss,GIOU,DIOU,CIOU图像识别:TripletLoss,CenterLoss
weixin_39536427
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2022-11-29 09:39
损失能收敛到0么
深度学习
机器学习/深度学习入门:损失函数
分类问题损失函数——
交叉熵
(crossentropy)和Softmax
交叉熵
交叉熵
刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数。
M_Z_G_Y
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2022-11-29 08:28
机器学习/深度学习
第3关:损失函数
相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:损失函数概述;平均绝对误差损失;均方差损失;
交叉熵
损失。损失函数概述机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本(xi,yi),尝试学习x与y间的映射关系。
畜牧当道
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2022-11-29 08:23
神经网络学习
python
人工智能
YOLOv4损失函数
YOLOv4损失函数第一行:正样本坐标损失第二行:正样本置信度损失(采样
交叉熵
计算损失)第三行:负样本置信度损失(采样
交叉熵
计算损失)第四行:正样本分类损失(采样
交叉熵
计算损失)LOSS=L(正样本坐标损失
CinzWS
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2022-11-29 08:18
YOLO损失函数
机器学习
深度学习
算法
mini-batch 学习
如果要求所有训练数据的损失函数的总和,以
交叉熵
误差为例,可以写成下面的式(4.3)。这里,假设数据有N个,tnk表示第n个数据的第k个元素的值(ynk是神经网络的输出,tnk}是监督数据)。
小嘿黑15斤
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2022-11-29 08:03
深度学习笔记
python
神经网络
【神经网络入门】损失函数与mini-batch学习
损失函数
交叉熵
误差(crossentropyerror)如下式:E=−∑ktklogykE=-\sum_{k}^{}t_k\log_{}{y_k}E=−k∑tklogykyky_kyk是神经网络的输出
沐兮Krystal
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2022-11-29 08:45
NLP
神经网络
batch
学习
《深度学习入门》误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的个人理解
误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的证明过程如下假定偏置Affine层关系式平方和损失函数(也可以换成
交叉熵
损失函数)1.只有一个数据N=0所以2.有多个数据N!
CPyJa小生
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2022-11-29 06:48
深度学习
numpy
pytorch笔记--softmax回归,李沐课程代码注释
实现softmax3.1softmax函数编辑3.2验证softmax4.实现softmax回归5.创建一个数据y_hat,其中包含两个样本在三个类别的预测概率,使用y作为y_hat中的概率索引6.实现
交叉熵
损失函数
修Bug的阿良
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2022-11-29 05:42
pytorch
深度学习
python
【步态识别】GLN 算法学习《Gait Lateral Network: Learning Discriminative and Compact Representations for Gait R》
目录1.论文&代码源2.论文亮点3.框架解读3.1横向连接☆3.2紧凑块3.3训练策略3.3.1三元组损失3.3.2
交叉熵
损失3.3.3总损失函数4.实验结果4.1数据集预处理4.2数据对比4.2.1CASIA-B
一只菟葵
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2022-11-29 02:38
步态识别
学习
深度学习
论文阅读
人工智能
python
机器学习_
交叉熵
1.引言我们都知道损失函数有很多种:均方误差(MSE)、SVM的合页损失(hingeloss)、
交叉熵
(crossentropy)。
yeldon
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2022-11-28 22:24
机器学习
机器学习 |
交叉熵
为分类任务中,常用
交叉熵
来刻画损失函数,为什么可以这样使用呢?下面将一步步的揭开面纱。
茁壮小草
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2022-11-28 22:54
机器学习
机器学习
交叉熵
关于在机器学习中
交叉熵
和相对熵的问题
关于在机器学习中
交叉熵
和相对熵的问题记录一下在学习当中的问题和解决结果。
wqpanic
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2022-11-28 22:52
机器学习
交叉熵
相对熵
机器学习
损失函数
机器学习中的损失函数(
交叉熵
损失、Hinge loss)
损失函数文章目录损失函数1
交叉熵
损失1.1从最大似然估计到
交叉熵
损失概率论中的MLE机器学习中的MLE
交叉熵
损失1.2多分类的
交叉熵
损失函数1.3比较2.Hingeloss铰链损失1
交叉熵
损失1.1从最大似然估计到
交叉熵
损失概率论中的
petSym
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2022-11-28 22:45
机器学习
机器学习
机器学习中
交叉熵
和相对熵的关系
机器学习中
交叉熵
和相对熵的关系首先需要了解几个概念自信息:描述单个事件的不确定性I(x)=−log[p(x)]\text{I}(x)=-\log[\boldsymbol{p}(\boldsymbol{
菜鸟12134
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2022-11-28 22:14
机器学习中的数学知识
机器学习
算法
人工智能
机器学习中
交叉熵
cross entropy是什么,怎么计算?
在使用softmax层进行分类时,loss一般使用
交叉熵
cross_entropy:
Kenn7
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2022-11-28 22:12
机器学习
Tensorflow
机器学习 [
交叉熵
损失函数]
表达式二分类在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为p和1-p。此时表达式为:其中:y——表示样本的label,正类为1,负类为0p——表示样本预测为正的概率多分类多分类的情况实际上就是对二分类的扩展:其中:M——类别的数量;y——指示变量(0或1),如果该类别和样本的类别相同就是1,否则是0;p——对于观测样本属于类别c的预测概率。函数性质可以看出,
gukedream
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2022-11-28 22:41
深度学习
机器学习
交叉熵损失函数
Cross-Entropy
Loss
Function
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