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交叉熵
BCE_loss的理解
LossFounctiondefinitiondefBCE_loss(y_hat,y):return-(torch.mean(y*torch.log(y_hat)+(1-y)*torch.log(1-y_hat)))#原因:损失函数的计算,如
交叉熵
损失函数的计算可能出现
地铁AI爱好者
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2022-11-20 12:25
python
交叉熵
损失和二元
交叉熵
损失
一、什么是
交叉熵
损失(CrossEntropyLoss)
交叉熵
是信息论的概念。
飞机火车巴雷特
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2022-11-20 12:22
机器学习与深度学习
损失函数
PyTorch 深度学习实践 第6讲
传送门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
错错莫
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2022-11-20 12:18
PyTorch
深度学习实践
卷积神经网络算法综述
前向传播公式如下:3、损失函数损失函数是主要是用来衡量神经网络输出的值Y’和真实值Y之间的差距,常用的损失函数主要有
交叉熵
和均方误差损失函数。
wang_guan1975
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2022-11-20 10:56
计算机
YOLOV4用到的一些tricks以及代码实现(2)——CIou_Loss
本节介绍
交叉熵
,Focalloss,L1/L2损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU的相关理论以及CIOU的理论与
xiaoyang0307
·
2022-11-20 08:19
深度学习
tensorflow
深度学习
神经网络
YOLO-V3-SPP 训练loss计算源码解析之compute_loss
详细解析该函数需要了解dataloader那边筛选出来的gt,即build_targets函数compute_loss主要讲解model的pred和筛选的gt进行loss计算过程,包括正负样本的区分,以及二值
交叉熵
小哈蒙德
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2022-11-20 08:35
目标检测
深度学习
目标检测
YOLOV3
损失函数
pytorch
交叉熵
损失函数的应用
1.单标签分类任务中的使用(二分类任务包含在其中)参考:
交叉熵
在单标签分类任务中的使用需要注意的是:对单个样本,假设真实分布为,网络输出分布为,总的类别数为,则在这种情况下,
交叉熵
损失函数的计算方法为:
ad转化器
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2022-11-20 06:40
#
深度学习基础知识
深度学习
回归+损失函数+图片分类数据集
从回归到多类分类从回归到多类分类-均方损失从回归到多类分类-无校验比例从回归到多类分类-校验比例Softmax和
交叉熵
损失损失函数L2LossL1LossHuber’sRobustLoss图像分类数据(
噜啦l
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2022-11-20 03:02
动手学深度学习
分类
回归
pytorch
语义分割loss汇总
希望各位做分割的,可以在losslossloss层面,有所启发~
交叉熵
损失CrossEntropyLossFunction用于图像语义分
Fighting_1997
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2022-11-20 03:36
计算机视觉
深度学习
计算机视觉
python
目标检测中的类别损失和定位损失
文章目录类别损失1.CrossEntropyLoss
交叉熵
损失2.BalancedCrossEntropy3.FocalLoss改进的
交叉熵
损失函数定位损失1.L1Loss平均绝对误差(MeanAbsoluteError
Miraclo_acc
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2022-11-19 21:59
深度学习相关
目标检测
深度学习
【2019-TGRS】Aerial LaneNet: Lane-Marking Semantic Segmentation in Aerial Imagery Using Wavelet-Enhanc
PaperCode总结创新点:1.建立了航片路面标志数据集2.使用小波变换保留全频域信息,使用敏感
交叉熵
函数调节前景与背景像素的不平衡性不足:阴影区域分割不理想,以及washoutmark
PRSer_Carrot
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2022-11-19 19:20
星夜鱼塘
深度学习
神经网络
人工智能
地心的PyTorch学习(三)
目录一.梯度二.损失Loss(1)平方损失函数(2)
交叉熵
损失函数三.实现梯度下降算法一.梯度梯度(gradient)是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向
cdxSunny
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2022-11-19 17:00
Pytorch
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
HBU_David
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2022-11-19 14:58
DeepLearning
cnn
深度学习
人工智能
机器学习岗面试题目汇总「持续更新」
机器学习岗面试题目汇总「持续更新」前情提要
交叉熵
损失为什么要取log?逻辑回归LR损失函数梯度推导过程?逻辑回归LR为什么要使用
交叉熵
损失而不使用均方误差?生成模型与判别模型区别是什么?
Wanncye
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2022-11-19 14:02
算法岗面试
算法
面试
机器学习
NNDL 实验六 卷积神经网络(5)使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类
5.5实践:基于ResNet18网络完成图像分类任务图像分类(ImageClassification)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优化器评价指标
mmmooonnneeeyyy
·
2022-11-19 12:54
cnn
分类
深度学习
作业
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.对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。
mmmooonnneeeyyy
·
2022-11-19 12:24
机器学习
人工智能
概率论
NNDL 作业一
深度学习第一次作业习题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.分类问题不连续,使用平方损失函数,没有距离概念,在分类错误的情况下无法判断优化的好坏。
Stacey.933
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2022-11-19 12:29
保研面试之机器学习
保研面试机器学习CNN卷积层:提取特征池化层:减少图片特征,避免全连接参数过多=>得到featuremap全连接:按权值分类sigmoid函数:单一分类Softmax(
交叉熵
损失)多分类,求出概率SVM
Julie Y
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2022-11-19 10:49
经验分享
PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别
二、程序示例1.引入必要库2.下载数据集3.加载数据集4.搭建CNN模型并实例化5.
交叉熵
损失函数损失函数及SGD算法优化器6.训练函数7.测试函数8.运行三、总结前言本篇文章基于卷积神经网络CNN,使用
长浔
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2022-11-19 09:46
人工智能
CNN
pytorch
python
神经网络
图像处理
cnn
交叉熵
损失函数详解
交叉熵
损失函数说到
交叉熵
损失函数(CrossEntropyLoss),就想到公式:L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]L=-[ylog\haty+(1-y)log(1-\haty)]L=
zhongrui_fzr
·
2022-11-19 09:59
深度学习
2022.10.23 第五次周报
、卷积神经网络1.全连接神经网络遇到的问题1.1.信息量问题1.2.空间位置变性2.卷积神经网络是什么2.1.卷积层2.1.1维度2.1.2零填充2.2.池化层2.3.全连接层(也叫前馈层)2.3.1
交叉熵
杨幂臭脚丫子
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2022-11-19 08:57
深度学习
语音识别
神经网络
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy用于计算多分类问题的
交叉熵
。标签应为一个整数,而不是one-hot编码形式。
吃成一个胖娃娃
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2022-11-19 08:56
tensorflow学习笔记
keras
人工智能
深度学习
tensorflow
torch.nn.BCELoss
torch.nn.BCELoss用于计算二分类问题或多标签分类问题的
交叉熵
损失。torch.nn.BCELoss需要配合Sigmoid函数使用。
吃成一个胖娃娃
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2022-11-19 08:56
PyTorch学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
python
神经网络
1.3.3 手写数字识别之损失函数
文章目录概述分类任务的损失函数Softmax函数
交叉熵
交叉熵
的代码实现概述上一节我们尝试通过更复杂的模型(经典的全连接神经网络和卷积神经网络),提升手写数字识别模型训练的准确性。
一条大蟒蛇6666
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2022-11-19 08:55
零基础实践深度学习
机器学习
算法
深度学习
交叉熵
损失函数优缺点_
交叉熵
损失函数
交叉熵
代价函数(Cross-entropycostfunction)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。
weixin_39608748
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2022-11-19 08:19
交叉熵损失函数优缺点
python
交叉熵
损失函数实现_Softmax和
交叉熵
的深度解析和Python实现
原标题:Softmax和
交叉熵
的深度解析和Python实现作者|PARASDAHAL译者|zzq【导读】如果你稍微了解一点深度学习的知识或者看过深度学习的在线课程,你就一定知道最基础的多分类问题。
weixin_39723248
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2022-11-19 08:19
python交叉熵损失函数实现
交叉熵
代价函数原理
https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52562159
交叉熵
代价函数(作用及公式推导)2016年04月02日18:22:52__鸿阅读数:65686
weixin_34168880
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2022-11-19 08:49
人工智能
Machine
Learing
损失函数设计三种原理
损失函数如何设计最小二程估计极大似然估计
交叉熵
最小二程估计误差平方和极大似然估计极大似然估计根据先验和后验概率推导
交叉熵
从信息熵的角度设计损失函数
武凯的博客
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2022-11-19 08:12
为什么使用
交叉熵
损失函数
•使用极大似然原理导出
交叉熵
损失函数减轻了为每个模型设计损失函数的负担,选择了模型p(y|x)就明确了损失函数logp(y|x)•损失函数的梯度必须有足够大的预测性,这样才能很好的指导算法的学习。
谁画你多情华发
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2022-11-19 08:11
机器学习
深度学习
损失函数
2022.10.23 学习周报
归纳总结4.1deep的两层含义4.2为什么使用1*1卷积层4.3动机和考虑4.4结构细节4.5总结二、深度学习卷积神经网络的层级结构1、输入层2、卷积层3、激活层4、池化层5、全连接层CNN损失函数1、
交叉熵
损失函数表达式
MoxiMoses
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2022-11-19 08:41
深度学习
信息熵、
交叉熵
、相对熵原理与softmax函数的应用
可利用其特性设计损失函数推导出最优数学模型;softmax函数是一种处理数据手段,一般会出现在模型最后阶段,比如各种神经网络的最后一层,经过softmax函数处理后可把任意数据(一般表现为向量)处理成概率形式,这样就可以用
交叉熵
的方法得到与真实概率分布之间损失
m2xgo
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2022-11-19 08:09
人工智能
交叉熵
如何做损失函数?
“最大似然估计”为什么又叫“
交叉熵
”下面这个是吴恩达大佬在他的课程里面写出来的最大似然估计法的公式,\(y\)是标签值,\(\hat{y}\)是神经网络的估计值。
Kevin小鲨鱼
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2022-11-19 08:02
机器学习
算法
人工智能
计算机视觉
深度学习
由损失函数设计原理,重理解
交叉熵
推导
主要讨论最小二乘,极大似然估计,
交叉熵
思路来源:“损失函数”是如何设计出来的?
0基础快速入门整数的读写
·
2022-11-19 08:29
ai学习笔记
算法
人工智能
LeNet训练Cifar-10数据集代码详解以及输出结果
首先讲一下
交叉熵
损失函数,里面包含了Softmax函数和NLL损失函数接下来讲一下NLL损失函数LegativeLogLikelihoodLoss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数似然函数是什么呢
Dragon_0010
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2022-11-19 03:25
机器学习
深度学习
人工智能
【OpenMMLab实践】03MMClassification理论(CNN分类模型训练以及PyTorch简介-中)
本文总结分类模型具体的训练过程以及PyTorch框架目录1.图像分类模型训练1.1
交叉熵
损失函数1.2训
TianleiShi
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2022-11-19 03:30
深度学习图像处理
pytorch
人工智能
python
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy详解
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的示例tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的作用计算估计值和标签的
交叉熵
损失函数值
象象家的小蜜桃
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2022-11-19 03:48
tensorflow2使用
keras
人工智能
深度学习
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
叶雨柳光
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2022-11-19 02:42
cnn
分类
深度学习
深度学习基础
二.目标函数在神经网络中,我们用到的损失函数为均方误差,而在深度学习中,我们大部分都是用
交叉熵
来作为损失函数的。选择
交叉熵
作为损失函数的原因主要是,
交叉熵
变化的速率更快,能使参数较快的迭代。
白蛋儿_爱编程~
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2022-11-19 02:11
深度学习
神经网络
机器学习
【论文精读2】MVSNet系列论文详解-RMVSNet
CostVolumeRegulazation)过程当中对内存过大的问题,主要做了三点改动:(1)在代价体正则化步骤,使用序列化GRU来代替3DCNN(2)将softargmin替换为Softmax,并将原始的回归问题改为多分类问题计算
交叉熵
损失
LiverWhles
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2022-11-19 01:38
3d
卷积神经网络
MVS三维重建
logistic/softmax回归梯度下降法公式推导与代码实现
它被分类到正样本的置信度为其中,和为待求参数,为了后续求解方便,我们令,令,这样,logistic公式便可写成如下形式logistic参数求解logistic回归分析中最重要的是参数的求解,这里我使用
交叉熵
函数和均方误差函数作为损失函数来进行梯度下降
交叉熵
函数对于二分类问题
_MaHao
·
2022-11-18 16:15
机器学习
python
机器学习
逻辑回归
回归
李宏毅机器学习笔记12:RNN(2)
1.LossFunction依旧是SlotFilling的例子,我们需要把model的输出yiy^iyi与映射到slot的referencevector求
交叉熵
,比如“Taipei”对应到的是“dest
chairon
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2022-11-18 11:07
李宏毅机器学习
人工智能
深度学习
线性二分类的实现
神经网络结构从视觉上判断是线性可分的,使用单层神经网络;输入层设置两个输入单元,表示经纬度:=1,2输出层设置一个单元,表示地盘所属阵营:=+a=Logistic(z)权重参数为:=(1,2)^,=()损失函数为
交叉熵
损失函数
唯见江心秋月白、
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2022-11-18 08:22
机器学习
分类
人工智能
机器学习中有哪些距离度量方式
可快速关注本文涉及到的距离度量方法:欧氏距离曼哈顿距离闵氏距离切比雪夫距离标准化欧氏距离马氏距离汉明距离编辑距离DTW距离杰卡德相似系数余弦距离皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数肯德尔相关性系数布雷柯蒂斯距离卡方检验
交叉熵
相对熵
fahaihappy
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2022-11-17 11:25
协方差
python
统计学
数据分析
机器学习
动手学习深度学习——softmax函数与sigmoid函数区别
1.解决的实际问题不同在动手学深度学习——softmax回归之OneHot、softmax与
交叉熵
一文中,我们以softmax函数和
交叉熵
实现了一个“单层神经网络”——softmax回归分类器;同
时生丶
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2022-11-17 07:11
深度学习笔记
深度学习
机器学习
python
神经网络
数据不平衡问题及解决方案
数据不平衡问题及解决方案数据集分布解决方案1:过采样实现代码实验结果解决方案2:Focalloss内容实现代码实验结果解决方案3:[修正的
交叉熵
损失](https://kexue.fm/archives
adam-liu
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2022-11-17 07:39
算法
tensorflow
深度学习
机器学习
白话关于熵、信息熵、香农熵的一些事
白话关于熵、信息熵、香农熵的一些事flyfish一切皆因深度学习中出现了
交叉熵
这个词。
西西弗Sisyphus
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2022-11-17 07:18
深度学习基础
熵
交叉熵
entropy
KL散度
信息
NLP经典论文:Word2vec、CBOW、Skip-gram 笔记
笔记论文介绍模型结构CBOW模型整体模型输入输出整体流程整体维度输入层与投影层输入输出输出层输入输出原本方式:传统softmax优化方式1:分层softmax优化方式2:负采样NegativeSampling
交叉熵
损失
电信保温杯
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2022-11-16 17:02
论文笔记
自然语言处理
word2vec
人工智能
[2022-09-29]神经网络与深度学习 hw3 - 从0开始的FNN轮子制造
torch版本对比Sigmoid用PyTorch自带torch.sigmoid()激活函数Sigmoid改变为ReLU损失函数MSE用PyTorch自带torch.nn.MSELoss()损失函数MSE改变为
交叉熵
改变步长改变训练次数权值
三工修
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2022-11-15 17:11
[DL]神经网络与深度学习
机器学习-评价指标总结
查全率与FlROC与AUCP-R曲线和ROC曲线的区别AUC有没有更快的计算方法AUC值为1可能是由什么原因导致的AUC为什么对正负样本分布不敏感GroupAUC(GAUC)F1和AUC有什么区别回归指标
交叉熵
跟
城阙
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2022-11-15 14:38
机器学习
Boundary loss for highly unbalanced segmentation
摘要用于CNN分割广泛使用的损失函数是Dice和
交叉熵
损失函数,这些损失函数是基于分割区域的积分,这类损失函数在高度不平衡的分割问题中,这种区域总和的值在不同类之间有几个数量级的差异。
不想敲代码的小杨
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2022-11-15 11:53
医学图像分割论文
人工智能
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