交叉熵第23页

深度学习笔记--线性代数，概率论，数值计算

eigendecomposition奇异值分解SVD概率论概率分布条件概率（conditionalprobability）期望、方差和协方差常用概率分布贝叶斯定理(Bayes'Rule)信息论基本思想自信息香农熵KL散度交叉熵

iwill323·2022-11-24 22:37

机器学习面试-处理回归问题

参考回答：平方损失（预测问题）、交叉熵（分类问题）、hinge损失（SVM支持向量机）、CART回归树的

Happy丶lazy·2022-11-24 19:43

2022年3月30日快手广告算法面试题

1、手写交叉熵公式2、为什么用交叉熵不用均方误差1、均方误差作为损失函数，这时所构造出来的损失函数是非凸的，不容易求解，容易得到其局部最优解；而交叉熵的损失函数是凸函数；2、均方误差作为损失函数，求导后

七月在线·2022-11-24 18:43

2022年6月，海尔集团提前批算法岗面试题5道｜含解析

问题1：介绍一下CELoss公式CELoss就是交叉熵损失，损失函数公式如下：二分类交叉熵多分类交叉熵问题2：介绍一下SVM算法SVM算法就是支持向量机，是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

julyedu_7·2022-11-24 18:59

python交叉熵损失函数实现_大话交叉熵损失函数

使用keras进行二分类时，常使用binary_crossentropy作为损失函数。那么它的原理是什么，跟categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy有什么区别？在进行文本分类时，如何选择损失函数，有哪些优化损失函数的方式？本文将从原理到实现进行一一介绍。binary_crossentropy原理假设我们想做一个二分类，输入有1

weixin_39637151·2022-11-24 17:41

交叉熵损失函数和focal loss_大话交叉熵损失函数

使用keras进行二分类时，常使用binary_crossentropy作为损失函数。那么它的原理是什么，跟categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy有什么区别？在进行文本分类时，如何选择损失函数，有哪些优化损失函数的方式？本文将从原理到实现进行一一介绍。参考：https://towardsdatascience.com/und

weixin_39631649·2022-11-24 17:40

[TensorFlow] 交叉熵损失函数，加权交叉熵损失函数

TensorFlow]argmax,softmax_cross_entropy_with_logits,sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数详解中，提到了交叉熵损失函数的计算方式以及

nana-li·2022-11-24 17:38

【交叉熵损失函数】关于交叉熵损失函数的一些理解

目录0.前言1.损失函数（LossFunction）1.1损失项1.2正则化项2.交叉熵损失函数2.1softmax2.2交叉熵0.前言有段时间没写博客了，前段时间主要是在精读一些计算机视觉的论文（比如

SinHao22·2022-11-24 17:06

交叉熵损失函数

损失函数之交叉熵目录摘要在定义的角度说交叉熵的脉络详细推理交叉熵结语目录摘要 交叉熵可以很好的表示样本所在总体的预测分布与当前分布之间的差异性，因此众多行业所涉及的深度学习模型，在模型训练时都采用交叉熵来做其损失函数

甜豆豆&刘先森·2022-11-24 17:58

pytoch人工神经网络基础：最简单的分类（softmax回归+交叉熵分类）

softmax回归分类原理对于回归问题，可以用模型预测值与真实值比较，用均方误差这样的损失函数表示误差，迭代使误差最小训练模型。那么分类问题是否可以用线性回归模型预测呢。最简单的方法就是用softmax方法，softmax的原理：以in_features个特征，out_features个类别为例。比如用花瓣大小、生长位置、花瓣形状三个因素，判断荷花和梅花，则in_features为3，out_fe

hustlei·2022-11-24 15:35

pytorch中编写代码实现Logsoftmax

在分类任务中我们常常会用到交叉熵来计算loss，交叉熵在torch官方文件中其实是由两部分组成的也就是LogSoftmax+NLLLOSS。

qq_45952183·2022-11-24 15:31

鱼书深度学习入门：gradient_simplenet

ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_error#softmax交叉熵函数

我怎么知道叫什么·2022-11-24 14:54

Goodfellow深度学习笔记--神经网络架构

目录损失函数指标选择交叉熵交叉熵代码使用最大似然的优势损失函数的具体形式用于高斯输出分布的线性单元用于Bernoulli输出分布的sigmoid单元用于Multinoulli输出分布的softmax单元

iwill323·2022-11-24 14:21

计算机视觉（四）全连接神经网络MLP

目录多层感知器/全连接神经网络一、全连接神经网络绘制二、激活函数常用的激活函数三、网络结构设计四、损失函数softmax交叉熵损失对比多类支持向量机损失五、优化算法计算图与反向传播计算图的颗粒度（例子）

想要好好撸AI·2022-11-24 13:36

关于二分类，多分类，及多标签分类的损失函数详解及Pytorch实现

不过一般实验中，损失函数的调用十分简单，也就是一行代码的事情，但是最近发现，好多小伙伴，对于损失函数的基础意义及实现细节，还是不甚了解，所以在此对分类任务中常用的交叉熵损失函数进行详细的介绍。

墨晓白·2022-11-24 13:32

使用huggingface的Transformers预训练自己的bert模型+FineTuning

①将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题多分类问题引申到多标签分类问题（softmax+交叉熵）作者苏剑林论述了将多分类任务下常用的softmax+CE的方式，推广到多标签任务，意图解决标签不均衡带来的一些问题

Wisley.Wang·2022-11-24 12:16

收藏 | 图像分割深度学习从零开始学习路线

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：计算机视觉联盟第零阶段：看分割看不懂这个阶段典型表现是，对于梯度下降，交叉熵损失，激活函数等概念模棱两可，这可能是博主说的零基础入门

小白学视觉·2022-11-24 11:14

【北京大学】Tensorflow1笔记4、5

4TensorFlow1.x的反向传播推导与实现目录第四讲神经网络实现过程（步骤1~3是训练过程步骤4是使用过程）p16代码实现模板常用的激活函数损失函数(loss)：交叉熵**softmax函数**学习率设置学习率什么是超参数

Joanne Sherkay·2022-11-24 09:45

精读Learning Topological Interactions for Multi-Class Medical Image Segmentation

方法上图是架构图，左半部分基本是传统方法，分割出来后计算交叉熵和dice损失，

格里芬阀门工·2022-11-24 08:25

记录使用mmseg时在计算交叉熵损失遇到的RuntimeError问题与解决方案

目录问题描述：非常心酸的绕了一个大圈的debug历程解决方法再总结一下其他几个容易踩雷的地方吧：最后再来总结一下这次debug的经验心得：问题描述：在使用mmseg在自己的数据集上训练语义分割模型时，遇到了一个很奇怪的RuntimeError，翻遍了内网外网都没有找到合适的解决方案。bug如下：RuntimeError:CUDAerror:anillegalmemoryaccesswasencou

FALALILA·2022-11-24 07:04

深度学习（17）机器学习常用的损失函数

损失函数分类损失函数一、LogLoss对数损失函数（逻辑回归，交叉熵损失）二、指数损失函数（Adaboost）三、Hinge损失函数（SVM）回归损失函数一、均方误差、平方损失-L2损失：二、平均绝对误差

香博士·2022-11-24 07:18

torch Loss函数（常用）

torch.nn.CrossEntropyLoss，在使用时会自动添加logsoftmax然后计算loss（其实就是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()类的融合）该函数用于计算多分类问题的交叉熵

小渣青·2022-11-24 07:15

损失函数——机器学习

实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果分析五、实验总结一、实验内容理解损失函数的基本概念；理解并掌握均方差损失函数的原理，算法实现及代码测试分析；理解并掌握交叉熵损失函数的基本原理

唯见江心秋月白、·2022-11-24 07:37

Pytorch学习笔记(5)——交叉熵报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

当我使用交叉熵做损失函数时，发生了报错：RuntimeError:1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported我查了相关资料，里面的说法基本都是：输入labels

野指针小李·2022-11-24 06:47

python常用函数与机器学习基础知识记录

np.unique()交叉熵理解：SOFTMAX_CROSS_ENTROPY,BINARY_CROSS_ENTROPY,SIGMOID_CROSS_ENTROPY简介神经网络优化器讲解神经网络中的优化器

自信的小螺丝钉·2022-11-24 04:21

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数Sigmoid；Tanh；ReLU及其梯度、LOSS及其梯度、感知机（单层感知机）、感知机2（多输出的）、链式法则、MLP反向传播推导、2D函数优化实例

PyTorch-04梯度、常见函数梯度、激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU）及其梯度、LOSS及其梯度（MSE均方误差、CrossEntropyLoss交叉熵损失函数和两种求导方法）、感知机（

Henrik698·2022-11-24 01:59

机器学习随笔——Entropy Loss的本质

我们知道：entropy的计算公式如下：为什么二分类的时候会写成如下公式：首先，我们从交叉熵的由来分析：2.交叉熵由来相对熵（KL散度）：如果对于两个分布P(x)和Q(x)，则我们可以使用KL散度来衡量这两个概率分布之间的差异

yonsan_·2022-11-23 23:34

计算图与自动微分优化问题

计算图与自动微分构造模型：model=Sequential()全连接层：Dense()输入输出维度：output_dim,input_dim激活函数(使用的relu)：Activation(“relu”)损失函数(使用的交叉熵

生命苦短必须喜感·2022-11-23 15:32

百面机器学习之优化算法+标准化+正则化+损失函数

只有正确地应用表征空间以及评估指标，才可以更好地优化模型譬如SVM的模型表征空间就是线性分类模型，然后评估指标就是最大间隔逻辑回归的模型表征空间就是线性分类模型，然后评估指标就是交叉熵我自己理解模型表征空间就是表明这个

Francis_s·2022-11-23 12:09

论文精读[2022-1116]Unified Focal loss: Generalising Dice and cross entropy-based losses to handle ...

GeneralisingDiceandcrossentropy-basedlossestohandleclassimbalancedmedicalimagesegmentation统一焦点损失：泛化骰子和基于交叉熵的损失处理类别不均衡医学图像分割论文来源

robot.zhoy·2022-11-23 12:36

交叉熵损失函数和似然估计_平方损失函数与交叉熵损失函数 & 回归问题为何不使用交叉熵损失函数...

讲解平方损失函数与交叉熵损失函数适用的情况以及解释了原因。特别是回归问题为什么不能使用交叉熵损失函数。

小弟埃尔文·2022-11-23 11:23

DDPM交叉熵损失函数推导

KL\rmKLKL散度由于以下推导需要用到KL\rmKLKL散度，这里先简单介绍一下。KL\rmKLKL散度一般用于度量两个概率分布函数之间的“距离”，其定义如下：KL[P(X)∣∣Q(X)]=∑x∈X[P(x)log⁡P(x)Q(x)]=Ex∼P(x)[log⁡P(x)Q(x)]KL\big[P(X)||Q(X)\big]=\sum_{x\inX}\Big[P(x)\log\frac{P(x)}

champion_H·2022-11-23 11:11

从零开始的深度学习之旅(3)

目录神经网络的损失函数1.损失函数的引入2.损失函数3.回归：误差平方和SSE3.1MSE的使用3.2二分类交叉熵损失函数3.3极大似然估计推导二分类交叉熵损失3.4用tensor实现二分类交叉熵损失4

ren9855·2022-11-23 11:06

UNet语义分割多分类学习

今天学了下交叉熵，softmax，对激活函数和损失函数有了更深刻的理解，softmax可以使总的概率为1，并且放大差距，BCE和CE是不一样的，bce_LOSS要求loss数据维度大小一致，CE要求不一样

z504727099·2022-11-23 09:06

P23-24：损失函数与反向传播+优化器（Pytorch小土堆学习笔记）

我们先简单了解两个损失函数：L1Loss：参数除了最后一个前面的都已经弃用了这里有例子：运行结果如下如果reduction这个参数设置为‘sum’，则输出为2MSELoss平方差运行结果：CrossEntropyLoss交叉熵损失

ni哥跑的快·2022-11-23 08:47

深度学习中的损失函数（交叉熵）

0、前景介绍对于线性回归模型适用于输出为连续值的情景，但是在模型输出是一个像图像类别这样的离散值时。对于这样离散值的预测问题，通常使用一些例如sigmoid/softmax的分类模型。1.图像分类任务假设下面两个模型都是通过softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值：模型1：预测真实是否正确0.30.30.4001(猪)正确0.30.40.3010(狗)正确0.10.20.7100(猫)错误

怨滴个大石头·2022-11-23 07:03

tensorflow损失函数及实现

在深度学习中,损失函数是⽤来衡量模型参数的质量的函数,衡量的⽅式是⽐较⽹络输出和真实输出的差异，损失函数在不同的⽂献中名称是不⼀样的，主要有以下⼏种命名⽅式：1.分类任务在深度学习的分类任务中使⽤最多的是交叉熵损失函数

XMM-struggle·2022-11-23 06:34

计算机视觉算法面试必备知识点（2022）

目录优化算法，Adam,Momentum,Adagard，SGD原理：正则化：Logit函数和sigmoid函数的关系：损失函数：交叉熵损失函数：神经网络为啥使用交叉熵？

奶盖芒果·2022-11-23 05:02

深度学习——损失函数推导过程（三个方面诠释损失函数的由来意义）

损失函数大致分为3类方法最小二乘法极大似然估计法交叉熵1.最小二乘法这个方法是最显而易懂的，假设x是真实值，y是预测值，那么∣x−y∣|x-y|∣x−y∣式子（1）就是指真实值与预测值之间的偏差。

INVinci_BY·2022-11-23 03:58

Ranking Loss函数：度量学习

含义交叉熵和MSE的目标是去预测一个label，或者一个值，又或者或一个集合，不同于它们，RankingLos

未来游客·2022-11-23 01:38

开放集域适应文献阅读五

ImprovedOpenSetDoaminAdaptationWithBackpropagation1问题与挑战2本文贡献3方法4小结参考文献1问题与挑战 Saito提出了一种由ttt参数化的二元交叉熵损失

iQoMo·2022-11-23 01:05

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

weixin_51715088·2022-11-23 00:38

A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation

Method半监督过程：使用标记好的数据和交叉熵训练好教师模型，

favomj·2022-11-23 00:27

交叉熵nn.CrossEntropyLoss()和nn.BCELoss()

交叉熵用于判定实际的输出（概率）和期望的输出（概率）的接近程度（距离）。交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。相关概念信息量：用于衡量一个事件的不确定性。

追影子的蛇·2022-11-23 00:27

AI学习[随堂笔记1109]_交叉熵损失函数_方差损失函数_基础

交叉熵损失函数一种用于分类问题1的损失函数2，原理为：将模型输出的概率，与标准答案3的值对比。

麦没了块QAQ·2022-11-22 22:17

Revisit Recommender System in the Permutation Prospective

permutation-matchingoffline:2个模型，分别预测ctr以及nextscore(是否继续阅览)，不共享参数的dnnonline:改进的beamsearchpermutation-rankoffline:bi-lstm+mlp，交叉熵损失

KpLn_HJL·2022-11-22 21:33

pytorch中常见的损失函数

pytorch中常见的损失函数参考自：https://mp.weixin.qq.com/s/2oUNYUwkrVUN1fV4zDER7Q文章目录pytorch中常见的损失函数1.交叉熵损失交叉熵简介BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss2

wwweiyx·2022-11-22 21:22

tensorflow学习（一）基础数学

前言：上章讲述了环境搭建，这章主要讲述需要的数字基础矩阵，编导数,最小二乘法,梯度,学习率,交叉熵等1:矩阵1>矩阵的加减法这个好理解，对应位置一一加减2>矩阵的乘法A矩阵=MP(M行P列)B矩阵=PN

yunteng521·2022-11-22 17:02

Python与人工神经网络（8）——改进神经网络

花了三期的篇幅来改进我们的神经网络：第五期讨论了二次方程成本函数引起的训练变慢的问题，引入了交叉熵成本函数；第六期提到了过度拟合及其解决办法——正则化，并详细论述了L2正则化的原理；第七期主要概括的讲了其他的三种正则化方法

阔活洵信·2022-11-22 17:19

pytorch 交叉熵函数CrossEntropyLoss 使用详解

importtorchimporttorch.nnasNNcriterion=NN.CrossEntropyLoss()X=torch.randn([2,150])Y=torch.randint(0,150,(2,))print(X.shape)print(Y.shape)loss=criterion(X,Y)loss0=criterion(X[0],Y[0])loss1=criterion(X[

znsoft·2022-11-22 15:58

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