交叉熵第22页

机器学习：交叉熵损失函数

但是交叉熵损失函数中，不管0还是1都是有只的，正样本的时候，值为logp\text{log}plogp，负样本的时候值为log(1−p)\text{log}(1-p)

我家大宝最可爱·2022-11-28 22:41

详细剖析机器学习中的损失函数---交叉熵

详细剖析机器学习中的损失函数---交叉熵8.1交叉熵损失函数信息论与交叉熵交叉熵的定义交叉熵的计算公式交叉熵的应用上一篇文章总结了机器学习需要掌握的数学知识点—详细整理，这一节针对里面的第八章，第一节的前四个小段内容进行一个详细的整理

三景页三景页·2022-11-28 22:06

机器学习中的交叉熵

文章目录一、背景二、概率论基础知识三、熵≈信息熵（应用领域不同）、相对熵=KL散度、交叉熵、softmax、sigmoid、交叉熵损失四、图像分割如何理解CrossEntropyLoss()参考资料一、

鱼与钰遇雨·2022-11-28 22:34

总结搭建一套神经网络的各层套路--撰写训练步骤

1.选择趁手的工具（损失函数、优化器）1.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数交叉熵损失函数是分类中最常用的损失函数，交叉熵是用来度量两个概率分布差异性的，用来衡量学习模型学习的分布和真实分布的差异

knife646·2022-11-28 22:34

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.6softmax回归的从零开始实现

这可能会导致计算溢出（有噪声，网络参数初始化没弄好等）本节中的函数cross_entropy是根据交叉熵损失函数的定义实现的。它可能有什么问题？提⽰：考虑对数的定义域。对数

Innocent^_^·2022-11-28 21:44

RNN学习2

文章目录前言文献阅读摘要Monte-CarloDropout（蒙特卡罗dropout）采用蒙特卡罗dropout的集合预测结果RNN循环神经网络交叉熵损失时间反向传播算法（BPTT）总结前言Thisweek

hehehe2022·2022-11-28 20:31

AI面试必备基础知识

损失函数1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.绝对值损失函数3.log对数损失函数4.平方损失函数5.指数损失函数（exponentialloss）6.Hinge损失函数8.交叉熵损失函数(

ROCCO#·2022-11-28 19:29

损失函数_交叉熵函数

全文代码importnumpyasnpdefjiaochashang(y,t):delta=1e-7return-np.sum(t*np.log(y+delta))#来点假数据y=[0.1,0.05,0.6,0.0,0.05,0.1,0.0,0.1,0.0,0.0]#表示神经网络的输出，结果值就是概率t=[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]#表示监督数据，将正确的解的标签打在这个数组上#调用

王摇摆·2022-11-28 17:30

论文笔记：ALA loss：Adaptive Logit Adjustment Loss for Long-Tailed Visual Recognition

论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.06094论文源代码地址：暂无文章目录1、动机2、改进2.1CELoss（交叉熵损失）2.2LDAMLoss2.3、ALALoss2.3.1DF

shier_smile·2022-11-28 13:20

神经网络与深度学习：分类问题

分类问题1.逻辑回归1.1广义线性回归1.2逻辑回归1.3交叉熵损失函数2.线性分类器3.多分类问题3.1独热编码3.2softmax()函数3.3多分类交叉熵损失函数1.逻辑回归1.1广义线性回归分类问题

Twinkle1231·2022-11-28 13:59

TensorRT 简介

文章目录1、简介2、生态系统3、开发流程4、使用步骤5、build阶段5.1、算子融合详解GoogLeNet为例Conv+BN+Relu融合5.2、INT8量化定义基本知识阈值选择交叉熵具体步骤阈值计算校准算法

铤铤·2022-11-28 12:26

深度学习09——多分类问题

目录1.手写数字识别的多分类问题1.1Softmax1.2交叉熵损失1.2.1numpy计算交叉熵1.2.2PyTorch计算交叉熵1.2.3Mini-Batch交叉熵计算2.手写数字识别实战2.1导入库

Top Secret·2022-11-28 07:01

深度学习基础知识（学习笔记）

训练误差：指模型在训练数据集上的误差泛化误差：指模型在任意一个测试数据样本表现出的误差的期望欠拟合：无法的到较小训练误差过拟合：训练误差远小于测试数据得到的误差影响因数：模型复杂度与训练数据的大小交叉熵损失函数

珞珈山小杨·2022-11-28 05:51

python中分类常用的方法

分类是数据处理常用的方法，今天介绍python中种常用的数据分析方法1、线性逻辑分类逻辑分类分为二元分类和多元分类函数：y=1/(1+e^-z)其中z=k1x1+k2x2+b交叉熵误差：J(k1,k2,

yyx0801mm·2022-11-27 19:44

机器学习相关知识点整理【更新中】

基尼值6.联合概率公式7.全概率公式8.贝叶斯公式9.求向量的模【L2L2L2范数】10.向量内积11.向量的余弦相似度12.似然函数13.伯努利分布14.信息量15.熵16.相对熵【KL散度】17.交叉熵

什么都干的派森·2022-11-27 18:45

深度学习中常见的损失函数

目录一、损失函数的定义二、常见的回归损失函数1、L1LOSS(MAE平均绝对误差）2.L2LOSS（MSE均方差误差）3.SmoothL1LOSS4.IOULOSS及其各种变种三、常见的分类损失函数1.交叉熵损失函数

CVplayer111·2022-11-27 14:57

深度学习之常见损失函数

目录一、LogLoss对数损失函数（逻辑回归，交叉熵损失）二、平方损失函数（最小二乘法,OrdinaryLeastSquares）三、指数损失函数（Adaboost）四、Hinge损失函数（SVM）五、

a flying bird·2022-11-27 14:55

【常见的损失函数总结】

常见的损失函数1.0-1损失函数(zero-oneloss)2.对数损失函数3.平方损失函数MSE(均值平方差）4.Hinge损失函数5.交叉熵损失函数(Cross-entropylossfunction

菜菜雪丫头·2022-11-27 14:23

pytorch自带网络_Pytorch 中交叉熵 Loss 趣解

背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。

weixin_39611546·2022-11-27 11:09

Pytorch 中Label Smoothing CrossEntropyLoss实现

一.前言一般情况下我们都是直接调用Pytorch自带的交叉熵损失函数计算loss，但涉及到魔改以及优化时，我们需要自己动手实现lossfunction，在这个过程中如果能对交叉熵损失的代码实现有一定的了解会帮助我们写出更优美的代码

cv_lhp·2022-11-27 11:04

Pytorch中CrossEntropyLoss()详解

一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()，结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。

cv_lhp·2022-11-27 11:33

NNDL 实验五前馈神经网络（3）鸢尾花分类

损失函数：交叉熵损失；优化器：随机梯度下降法；评价指标：准确率。4.5.1小批量梯度下降法为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分

Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

NNDL 实验四线性分类

3.1.1.4划分训练集、验证集、测试集3.1.2模型构建3.1.2.1Logistic函数简介3.1.2.2Logstic函数定义及绘制3.1.2.3构建Logistic回归算子3.1.3损失函数3.1.3.1交叉熵损失函数简介

红肚兜·2022-11-27 09:43

损失函数整理（分类和回归）

损失函数分类损失0-1损失函数（zero-oneloss）绝对值损失函数指数损失函数（exponentialloss）Hinge损失函数感知损失函数（perceptron）交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction

CharlesWu123·2022-11-27 08:46

NNDL 实验六卷积神经网络（5）使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

数据集：CIFAR-10数据集，网络：ResNet18模型，损失函数：交叉熵损失，优化器：Adam优化器，Adam优化器的介

captainMo_11·2022-11-27 05:49

如何判断一个面试者的深度学习水平

，Adam对于SGD做了哪些改进，交叉熵损失公式是什么；了解常见的评价指标以及他们的区别；accury和

Yian@·2022-11-26 23:52

大数据毕设选题 - 深度学习植物识别系统（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4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章

caxiou·2022-11-26 16:23

A Unified Objective for Novel Class Discovery

文章通过logit连接的方式，对伪标签和groundtruth使用一个统一的交叉熵损失函数对模型进行训练，简化了训练流程并大幅提升了效果。

叶九牧·2022-11-26 13:13

【损失函数】NLLLoss损失、CrossEntropy_Loss交叉熵损失以及Label Smoothing示例与代码

机缘巧合下，近期又详细学习了一遍各损失函数的计算，特此记录以便后续回顾。为了公式表示更加清晰，我们设yn∈{1,2,…,K}{{y_n}\in\{1,2,\ldots,K\}}yn∈{1,2,…,K}为样本n{n}n的真实标签，v=(v1,v2,…vK){v=({v_1},{v_2},\ldots{v_K})}v=(v1,v2,…vK)为网络的输出，即样本n{n}n的预测结果，设N{N}N

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:34

Lasso回归系列二：Lasso回归/岭回归的原理

2、Lasso回归只能用平方和误差作为损失吗，换成交叉熵可以吗？3、除了L1-norm，L2-norm，还有没有别的

咻咻咻哈·2022-11-25 23:33

龙湖科技一面

这个比较简单，就是线性回归+sigmoig激活函数（4）分类问题的损失函数是什么，交叉熵损失函数是啥（5）RNN

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2022-11-25 22:57

1-Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation

我们表明，通过**将对抗性损失与所提出模型的标准交叉熵损失耦合起来**，所提出的鉴别器可以用于提高语义分割精度。

橙黄橘绿时_Eden·2022-11-25 22:55

[论文阅读] Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation

我们表明，通过将对抗性损失与拟议模型的标准交叉熵损失相结合，所提出的判别器可用于提高语义分割的准确性。此外，全卷积判别器通过发现

xiongxyowo·2022-11-25 22:50

干货|不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响？

二次损失函数会在神经元犯了明显错误的情况下使得网络学习缓慢，而使用交叉熵损失函数则会在明显犯错的时候学的更快。今天，我们主要来谈谈不同的损失函数会对深度神经网络带来什么样的影响？

weixin_33809981·2022-11-25 20:20

Pytorch学习记录（二）常用函数整理

文章内容整理自网络，方便自己日后查阅学习关于pytorch中对标签的转换如果使用了交叉熵损失函数，并不需要我们单独进行one-hot编码，因为该函数已经替我们执行了这一操作，我们只需要出入longtensor

艾渃曼丶·2022-11-25 15:13

交叉熵损失函数和NLL_loss

目录1.交叉熵损失函数的计算过程：2.交叉熵损失函数的公式：3.NLLloss（负对数似然函数损失）4.NLL_Loss和交叉熵损失函数关系1.交叉熵损失函数的计算过程：交叉熵损失函数经常用于分类问题中

yimenren·2022-11-25 14:44

Pytorch中损失函数 NLLLOSS 和 CROSSENTROPYLOSS 的区别

NLLLOSS是negativeloglikelihoodloss负对数似然损失函数，CROSSENTROPYLOSS是交叉熵损失函数，它们都是用于多分类任务的损失函数，正如我在笔记中提到的，它们实际上是一样的

cnhwl·2022-11-25 14:42

深度学习方法——NLLloss简单概括

但是还顺带介绍了各种参数等等，如果只是想要了解他的作用，看着未免太费劲，所以我就一个公式简单总结一下：不难看出NLLloss+log+softmax就是CrossEntropyLoss（softmax版的交叉熵损失函数

时生丶·2022-11-25 14:41

torch笔记

回归预测层不用激活函数损失函数：1回归用MSE2多分类用交叉熵crossEntropyLoss()输出是每个类型的概率,和标签误差,最后nn输出用prediction=F.softmax(out)转换成概率

kyanbooon·2022-11-25 12:55

Focal Loss for Dense Object Detection（retinaNet Detecter）

FocalLossforDenseObjectDetectioninformation1.1.作者：FAIR团队1.2.时间：20181.3.阅读时间：2020.11.20前言Abstract3.1.在标准的交叉熵上

Damon.01·2022-11-25 11:12

关于Focal loss损失函数的代码实现

引言场景：使用Bert做一个违规样本分类模型，数据呈现正负样本不均衡，难易样本不均衡等问题，尝试使用Focalloss替换Bert中后半部分的交叉熵损失函数。

Lian_Ge_Blog·2022-11-25 11:54

损失函数（均方误差）

这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。均方误差可以用作损失函数的函数有很多，其中最有名的是均方误差（meansquarederror）。均方误差如下式所示。

小嘿黑15斤·2022-11-25 10:42

深度学习-损失函数

深度学习-损失函数目录前言一、交叉熵损失二、均方差损失（MeanSquareError，MSE）三、CTC损失四、Lb损失前言本深度学习系列是根据paddle飞浆所简单整理的，需要可自行跳转学习。

weiket·2022-11-25 10:11

损失函数——均方误差

主流loss有三种计算方法：NN优化目标：loss最小→{均方误差mse(MeanSquardError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy)NN优化目标：loss最小→\begin{cases

要什么自行车儿·2022-11-25 10:01

神经网络的学习（训练）：损失函数（均方误差、交叉熵误差）

利用梯度更新参数——4重复1、2、32神经网络：端对端的机器学习（从输入到输出）；所有问题都可用统一的流程完成3损失函数：神经网络学习参数时的指标，使得损失函数最小的参数即为最优参数；损失函数一般用均方误差和交叉熵误差

菜鸟爱学习@chong·2022-11-25 10:31

【AI学习总结】均方误差（Mean Square Error,MSE）与交叉熵（Cross Entropy,CE）损失函数

出发点对于一个样本，有输入和输出结果，我们的目的是优化训练我们的模型，使得对于样本输入，模型的预测输出尽可能的接近真实输出结果。现在需要一个损失函数来评估预测输出与真实结果的差距。均方误差回归问题样本有若干维，每一维都有一个真实值。我们要将样本的数据通过我们的模型预测也得到同样多的预测值，真实值可以看成一个向量，预测值也一样。预测值向量要在某种定义下与真实值向量是接近的。定义L=1N∑i=1N(y

BAJim_H·2022-11-25 10:29

神经网络深度学习（一）损失函数

目录一、什么是损失函数二、经验风险与结构风险三、分类损失函数四、回归损失函数及其特点五、正则化六、损失函数深入理解1分类问题可以使用MSE(均方误差)作为损失函数吗2softmaxlossvs交叉熵loss3

china1000·2022-11-25 10:57

损失函数focal loss深度理解与简单实现

本文主要从二值交叉熵损失函数出发，通过代码实现的方式，去更好地理解FocalLoss对于数据不平衡问题、难易样本问题损失是如何权衡的。

视觉弘毅·2022-11-25 01:38

Focal Loss理解

2.损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。

青松愉快·2022-11-25 01:37

【深度学习】focal loss介绍

目录一、focalloss解决的问题：二、focalloss的两个重要性质：一、focalloss解决的问题：因此针对类别不均衡问题，作者提出一种新的损失函数：focalloss这个损失函数是在标准交叉熵损失基础上修改得到的

超级无敌陈大佬的跟班·2022-11-25 01:36

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