交叉熵

深入理解Pytorch负对数似然函数（torch.nn.NLLLoss)和交叉熵损失函数（torch.nn.CrossEntropyLoss)

在看Pytorch的交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss官方文档介绍中，给出的表达式如下。
程序之巅·2022-11-22 15:58

【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍

目录1交叉熵的定义2交叉熵的数学原理3Pytorch交叉熵实现3.1举个栗子3.2Pytorch实现3.3F.cross_entropy4参考文献1交叉熵的定义  交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度
一穷二白到年薪百万·2022-11-22 15:27

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数

1、nn.CrossEntropyLoss()在pytorch中nn.CrossEntropyLoss()为交叉熵损失函数，用于解决多分类问题，也可用于解决二分类问题。
有点聪明的亚子1·2022-11-22 15:23

【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解

文章目录一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()二、什么是交叉熵三、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数参考链接一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()
想变厉害的大白菜·2022-11-22 15:22

pytorch中交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss()）的计算过程

importtorchimporttorch.nnasnnimportmathimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathcriterion=nn.CrossEntropyLoss()#output=torch.randn(3,5,requires_grad=True)#label=torch.empty(3,dtype=torch.long).random_(5
子非鱼_tan·2022-11-22 14:17

nn.CrossEntropyLoss()的计算过程

,…,yn为ground-truth标签，p1,p2,…,pn为prediction计算时,y3=1，其他类别的标签=0，原公式等同于：loss=-logp3可以看到：真实标签被处理为one-hot型交叉熵公式的计算已经包含了
哈兰德小助理·2022-11-22 14:15

Pytorch损失函数torch.nn.CrossEntropy()详解

nn.CrossEntropy原先我理解的交叉熵loss的计算步骤分为两步：对网络输出做softmax得到y’；使用公式loss=-y*lny'计算最终loss。
云刘刘·2022-11-22 14:11

【深入浅出向】从自信息到熵、从相对熵到交叉熵，nn.CrossEntropyLoss, 交叉熵损失函数与softmax，多标签分类

文章目录什么是信息信息与消息的区别信息测度:自信息熵：信源的信息测度信息熵联合熵与条件熵机器学习中的交叉熵相对熵与交叉熵机器学习中的相对熵与交叉熵[^2]多分类中的交叉熵[^3]Pytorch中的交叉熵
leSerein_·2022-11-22 14:39

nn.CrossEntropyLoss详解

nn.CrossEntropyLoss是pytorch下的交叉熵损失，用于分类任务使用下面我们看看它具体是怎么实现的先创建一下数据importtorch.nnasnnimporttorchx=torch.rand
Lucinda6·2022-11-22 14:38

PyTorch的 nn.CrossEntropyLoss() 方法详解

1、PyTorch的nn.CrossEntropyLoss()方法详解2、nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数
嗯~啥也不会·2022-11-22 14:04

JavaScript之机器学习5:Tensorflow.js 多分类任务

分类操作步骤加载IRIS数据集（训练集与验证集）定义模型结构：带有softmax的多层神经网络初始化一个神经网络模型为神经网络模型添加两个层设计层的神经元个数，inputShape，激活函数训练模型并预测交叉熵损失函数与准确度度量主要示例代码
神小夜·2022-11-22 13:28

寻找更好的分类模型loss

寻找更好的loss1.CEloss并不完美2.可能更好的loss函数2.1CC-LOSS2.2Center-LOSS参考文献1.CEloss并不完美最常用于深度学习分类模型的损失函数可以说就是CE(交叉熵
L1_Zhang·2022-11-22 11:00

两种优化器SGD&Adam以及损失函数交叉熵损失&MSE&SISDR

优化器Adam梯度下降法参数更新公式：θt+1=θt−η⋅∇J(θt)其中，η是学习率，θt是第t轮的参数，J(θt)是损失函数，∇J(θt)是梯度。在最简单的梯度下降法中，学习率η是常数，是一个需要实现设定好的超参数，在每轮参数更新中都不变，在一轮更新中各个参数的学习率也都一样。为了表示简便，令gt=∇J(θt)，所以梯度下降法可以表示为：θt+1=θt−η⋅gtAdam，是梯度下降法的变种，用
ddana_a·2022-11-22 11:49

Boundary Loss 原理与代码解析

分割通常采用的交叉熵损失函数，在高度不平衡的问题上存在着众所周知的缺点即它假设所有样本和类别的重要性相同，这通常会导致训练的不稳定，并导
00000cj·2022-11-22 10:38

深度学习基础--神经网络（3）神经网络的学习，损失函数初识

文章目录神经网络的学习从数据中学习数据区分损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习损失函数更新的思路本文为学习笔记整理参考书籍：《深度学习入门:基于Python的理论与实现》/(日)斋藤康毅著
兔子骑士叫旺仔·2022-11-22 10:36

处理多维特征&数据集的加载

mini-batch3总结这里选择的数据集是糖尿病患者的数据集，一共有759条数据，通过8个指标对患者病情是否会加重进行判断（这里未对数据做预处理）很显然，这是一个二分类的问题，在这个问题中，我们可以使用交叉熵来作为损失函数
吃豆人编程·2022-11-22 10:38

多分类交叉熵理解

多分类交叉熵有多种不同的表示形式，如下图所示：但是，有时候我们读论文会深陷其中不能自拔。也有很多读者、观众会纠正其他作者的文章、视频的交叉熵形式。实际上，上述三种形式都是没有问题的。
superdont·2022-11-22 09:44

动手学习深度学习：09softmax回归的从零开始实现（3）

文章目录softmax回归的从零开始实现实现softmax实现softmax回归模型实现交叉熵损失函数将预测类别与真实`y`元素进行比较我们可以评估在任意模型`net`的准确率`Accumulator`
xiao52x·2022-11-22 08:51

【PyTorch深度学习实践】学习笔记 第九节 实践篇 手写数字图像多分类

在这里将引入更加令人激动的概念——多分类softmax分类器、交叉熵、通道等。1、在二分类时，为了映射到0-1时，在线性模型输出后加了激活函数。而softmax的输入不需要再
咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-11-22 08:50

（八）学习笔记：动手深度学习（Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集）

softmax回归的理论部分1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3交叉熵损失
卡拉比丘流形·2022-11-22 08:47

PyTorch深度学习实践（九）多分类问题-MNIST数据集

多分类问题用SoftMax分类器要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分）所以在使用交叉熵损失的时候
此生辽阔·2022-11-22 08:43

TensorFlow 学习笔记-5

损失函数L的形式化定义如下：loss=L(f(xi;θ),yi)loss=L(f(x_i;θ),y_i)loss=L(f(xi;θ),yi)常见的损失函数有平方损失函数、交叉熵损失函数和指数损失函数：loss
彩虹编程·2022-11-22 06:58

【神经网络与深度学习】 Numpy 实现全连接神经网络

损失函数为交叉熵。3、实验目的学习如何使用Numpy实现一个只有一个输入层、一个中间层和一个输出层全连接神经网络，并利用它来处理一个简单的分类任务，即识别手写数字，通过实践来
乐心唯帅·2022-11-22 03:31

softmax函数与交叉熵损失

目录softmax函数softmax函数的作用softmax运算计算案例交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）作用信息量信息熵相对熵（KL散度）交叉熵计算案例总结参考softmax函数softmax
凉～婷·2022-11-22 02:30

【深度学习8】Pytorch使用及使用小案例

文章目录八、PyTorch8.1相关定义1张量Tensor2Variable8.2激活函数8.3损失函数1）均方误差损失函数2）交叉熵损失函数8.4PyTorch实战1MNIST手写数字识别2Cifar10
JunLal·2022-11-22 02:45

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.答：（1）平方损失函数经常用在预测标签y，y为实数值的任务中，定义为：从概率的角度看问题，线性回归中求解最优参数w中使用最大似然估计和最小二乘法的解相同
牛奶园雪梨·2022-11-22 00:18

【动手学深度学习】softmax回归的从零开始实现（PyTorch版本）（含源代码）

回归的从零开始实现一、理论基础1.1前言1.2分类问题1.3网络架构1.4全连接层的参数开销1.5softmax运算1.6小批量样本的矢量化1.7损失函数1.7.1对数似然1.7.2softmax及其导数1.7.3交叉熵损失
旅途中的宽~·2022-11-21 20:03

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数和标签平滑函数

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数和标签平滑函数F.cross_entropy先来讲下基本的交叉熵cross_entropy，官网如下：torch.nn.functional.cross_entropy—PyTorch1.12documentationtorch.nn.functional.cross_entropy
未来影子·2022-11-21 19:27

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
真不想再学了·2022-11-21 19:01

机器学习算法——概率类模型评估指标2（对数似然函数Log_Loss）

除了上节的布里尔分数外，另一种常用的概率损失衡量是对数损失（log_loss），又叫做对数似然、逻辑损失或者交叉熵损失，它是多元逻辑回归以及一些拓展算法（比如神经网络）中使用的损失函数。
Vicky_xiduoduo·2022-11-21 18:30

机器学习——决策树和随机森林

目录熵信息熵条件熵相对熵（KL散度）交叉熵决策树ID3信息增益C4.5信息增益率CART树基尼指数剪枝——过拟合处理随机森林Bagging策略随机森林样本不均衡的常用处理方法决策树（decisiontree
yfqh9588·2022-11-21 15:31

李沐深度学习-ch04

则我们构造一个操作算子softmax(O)熵定义：参考来源：王木头学科学的交叉熵P、Q交叉
Forever^^??·2022-11-21 14:47

YoloV3学习笔记（三）：

_哔哩哔哩_bilibili（本文进行训练和预测代码的记录）  直接上代码：1.训练部分  因为我们最后输出的是N24HW的格式，其中24=3×8   8表示：置信度，回归，分类  置信度采取：二分类交叉熵回归
风声向寂·2022-11-21 14:41

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
Guo_weiqi·2022-11-21 12:56

PyTorch 深度学习实践 第6讲 逻辑斯蒂回归

相较于之前只改了两个地方：y值加上sigmoid损失函数改为交叉熵importtorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor
Grairain·2022-11-21 08:40

深度学习基础-2

文章目录0前言1全连接神经网络2激活函数2.1Sigmoid2.2Tanh2.3ReLU2.4LeakyReLU3交叉熵损失4计算图与反向传播4.1计算图4.2梯度消失与梯度爆炸4.3动量法5权重初始化
zjuPeco·2022-11-21 07:02

297个机器学习彩图知识点（5）

1.岭回归2.安斯库四重奏3.偏差方差4.自助采样法5.能力6.最优化算法7.常见激活函数8.凹凸函数9.条件概率10.置信区间11.模型的一致性12.代价函数13.交叉熵14.决策边界15.特征选择策略
冷冻工厂·2022-11-21 07:57

人工智能学习相关笔记

文章目录阅读文献的一些思路、经验留出法(hold-out)Artifact(error)理解交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)信息量信息熵相对熵(KL散度)交叉熵交叉熵在单分类问题中的应用回顾知识蒸馏公式对抗学习抑制过拟合的方法随机投影
Waldocsdn·2022-11-21 07:17

KL散度损失

写成期望形式：常见形式：优化过程不断改变预估分布的参数，可以得到不同KL散度的值，当KL散度取最小时，对应的参数就是我们想要的参数，过程如下：KL散度=交叉熵-信息熵总结于文章：KL散度损失函数_brave_Wei
Lcx559·2022-11-21 03:04

一些奇奇怪怪的知识点

目录一、置信区间二、全概率公式与贝叶斯公式1、全概率公式2、贝叶斯公式三、交叉熵损失函数一、置信区间转载于知乎高赞回答https://www.zhihu.com/question/26419030?
长竹Danko·2022-11-21 03:19

GRN: Generative Rerank Network for Context-wise Recommendation

generator:GRU，policygradient优化，selfreward+differentialreward，从粗排到精排evaluator:bi-lstm+self-attention，交叉熵损失
KpLn_HJL·2022-11-21 02:52

《人工智能从小白到大神》第4章 搭建人工神经网络 笔记

神经元与感知器4.1.1神经元4.1.2感知器4.2人工神经网络的结构4.2.1多层前馈神经网络4.2.2反向传播算法4.3梯度消失与梯度爆炸4.3.1梯度消失4.3.2梯度爆炸4.4损失函数4.4.1二元交叉熵
凑热闹分子·2022-11-21 01:05

KL散度、JS散度 的理解以及一些问题

散度KL散度定义特性公式离散连续机器学习JS散度出现的原因公式特性问题交叉熵（CrossEntropy）定义公式和KL散度的关系KL散度定义KL(Kullback-Leiblerdivergence)散度用来描述两个概率分布
小葵向前冲·2022-11-21 00:14

熵、KL散度、交叉熵公式及通俗理解

熵根据香农信息论中对于熵的定义，给定一个字符集，假设这个字符集是X，对x∈X，其出现概率为P(x)，那么其最优编码（哈夫曼编码）平均需要的比特数等于这个字符集的熵。如果字符集中字符概率越趋于平均，说明某个字符被预测的不确定性最大，只有最后我们知道了某一可能性确实发生了，才得到最大的信息量，因此它的熵就越大。而如果字符集中字符概率分布差异越大，则认为我们知道某一字符出现的可能性比其他类更大，这个字符
蘑菇桑巴·2022-11-21 00:39

物体分类__pytorch

物体分类classification目录1.数据处理1.1获取物体类别和图片地址1.2数据增强2.主干网络2.1vgg162.2resnet502.3mobilenet3.损失函数3.1交叉熵4.训练4.1
山居秋暝LS·2022-11-21 00:57

通俗理解深度学习中的知识

（为什么神经网络分类器要用交叉熵损失函数）关于语言模型的论文BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding
ctrlcvKing·2022-11-20 23:25

深度（机器）学习算法速学笔记（一）——相关概念速查

errorrate）（2）精度（accuracy）（3）查准率（precision）、查全率（recall）与F1（4）ROC和AUC3、聚类及性能度量性能度量——JC、FMI、RI、DBI、DI三、KL散度和交叉熵四
乌龟汤猿·2022-11-20 15:02

BCELoss BCEWithLogitsLoss以及参数weight

首先，BCELoss创建一个标准来度量目标和输出之间的二元交叉熵，即对一个batch里面的数据做二元交叉熵并且求平均。
Replete·2022-11-20 12:57

Pyroch损失函数之BCELoss

所以也称之为二进制交叉熵。3、BCELoos损失函数clas
BlackMan_阿伟·2022-11-20 12:56

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
火星种萝卜·2022-11-20 12:25
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