交叉熵第26页

机器学习中的损失函数（Loss Function）介绍、说明

损失函数损失函数介绍常见的损失函数1.对数损失函数（Logloss）2.hingeloss合页损失函数3.exp-loss指数损失函数4.cross-entropyloss交叉熵损失函数5.quadraticloss

小葵向前冲·2022-11-15 09:36

机器学习常用的几种损失函数

机器学习常用的几种损失函数，包括均方差损失MeanSquaredLoss、平均绝对误差损失MeanAbsoluteErrorLoss、HuberLoss、分位数损失QuantileLoss、交叉熵损失函数

Just Jump·2022-11-15 09:53

2021李宏毅机器学习笔记--23 Theory behind GAN

最大似然估计)二、MLE=MinimizeKLDivergence（最小KL散度）三、Generator四、Discriminator五、D*和divergence的关系证明六、知识回顾:KL散度、JS散度和交叉熵七

guoxinxin0605·2022-11-14 13:12

RAUNet: Residual Attention U-Net forSemantic Segmentation of Cataract SurgicalInstruments

此外还引入了一种混合损失来训练网络来解决类不平衡问题，这种损失函数将交叉熵损失函数和DiceLoss二者相

不想敲代码的小杨·2022-11-14 12:36

多分类损失函数（机器学习）

假设预测学员丙的成绩为优秀、及格、不及格的概率为[0.2,0.5,0.3]，而真实情况是该学员不及格，则得到的交叉熵是：3=−0×ln0.2+0×ln0.5+1×ln0.3=1.2假设我们预测学员丁的成绩为优秀

唯见江心秋月白、·2022-11-14 11:30

简单理解Autoencoder(AE)、Variational AutoEncoder(VAE)、Graph Autoencoder(GAE)和VGAE

衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，更具体来讲是学习每个节点的主要特征。

Fwindyy·2022-11-14 09:39

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.平方损失函数的定义是机器学习模型的输出为，实际的结果为。从这个定义来看平方损失函数对每一个输出结果都非常看重。

HBU_fangerfang·2022-11-14 07:26

多分类问题：使用多层神经网络完成iris数据集训练和测试（Pytorch）

模型层数及形状可以任意指定，模型输出部分采用softmax，损失函数采用交叉熵损失函数。请用sklearn的f1_score函数评价模型在测试集上的表现。2.数据集部分样本3.完整训练

Jun-ho Chae·2022-11-14 07:46

pytorch_lesson10 二分类交叉熵损失函数及调用+多分类交叉熵损失函数及调用

文章目录一、机器学习中的优化思想二、回归：误差平方和SSE三、二分类交叉熵损失函数1极大似然估计求解二分类交叉熵损失2用tensor实现二分类交叉熵损失3用PyTorch中的类实现二分类交叉熵损失四、多分类交叉熵损失函数

斯外戈的小白·2022-11-13 11:12

交叉熵损失函数

线性回归模型产生的预测值是连续的实数值，不适合直接处理分类任务。为了实现分类，可以利用广义线性回归的思想，在线性模型之上，再增加一个Sigmoid函数，把线性模型的输出映射到0到1之间，输出一个概率值，并根据这个概率值实现分类。为了衡量模型的优劣，需要使用损失函数，在线性回归模型中，通常使用平方损失函数，下图为逻辑回归的平方损失函数。采用梯度下降法来更新模型w和b时，从公式可以看出，需要计算损失函

xuechanba·2022-11-13 11:12

二分类交叉熵损失函数python_【深度学习基础】第二课：softmax分类器和交叉熵损失函数...

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。1.线性分类如果我们使用一个线性分类器去进行图像分类该怎么做呢？假设现在我们有一张$2\times2\times1$的图像(即图像大小为$2\times2$，通道数为1)，像素值见下：\[\begin{bmatrix}56&231\\24&2\\\end{bma

weixin_39650745·2022-11-13 11:11

二分类交叉熵损失函数python_二分类问题的交叉熵损失函数多分类的问题的函数交叉熵损失函数求解...

二分类问题的交叉熵损失函数;在二分类问题中，损失函数为交叉熵损失函数。对于样本(x,y)来讲，x为样本y为对应的标签。

蛏子圣子·2022-11-13 11:40

【深度学习】——分类损失函数、回归损失函数、交叉熵损失函数、均方差损失函数、损失函数曲线、

-1损失(zero-oneloss)2、Logisticloss3、Hingeloss4、指数损失(Exponentialloss)机器学习的损失函数CrossEntropyLossFunction（交叉熵损失函数

有情怀的机械男·2022-11-13 11:37

多分类问题的softmax函数交叉熵损失函数推导

二分类与多分类多分类问题的交叉熵损失函数推导与二分类交叉熵损失函数推导的思想是一致的。可以先参考二分类问题的交叉熵损失函数推导可参考二分类问题的交叉熵损失函数推导。

大豆木南·2022-11-13 11:34

一文读懂交叉熵损失函数

进行二分类或多分类问题时，在众多损失函数中交叉熵损失函数较为常用。

霜溪·2022-11-13 11:04

sigmoid、softmax函数/交叉熵损失函数/二分类、多分类详细推导过程

一、交叉熵损失函数1、离散变量iii的概率分布为P(i)P(i)P(i)，熵的公式：Entropy=−∑iP(i)logP(i)Entropy=-\sum_iP(i)logP(i)Entropy=−i∑

PuJiang-·2022-11-13 11:33

损失函数——交叉熵损失函数

一篇弄懂交叉熵损失函数一、定义二、交叉熵损失函数：知识准备：1、信息熵：将熵引入到信息论中，命名为“信息熵”2、KL散度（相对熵）：交叉熵：结论：Softmax公式Sigmoid常见的交叉熵损失函数类型交叉熵损失函数

yc_ZZ·2022-11-13 11:29

LESSON 10.1&10.2&10.3 SSE与二分类交叉熵损失函数&二分类交叉熵损失函数的pytorch实现&多分类交叉熵损失函数

在之前的课程中，我们已经完成了从0建立深层神经网络，并完成正向传播的全过程。本节课开始，我们将以分类深层神经网络为例，为大家展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本工具AutoGrad库时，我们系统地介绍过数学中的优化问题和优化思想，我们介绍了最小二乘法以及梯度下降法这两个入门级优化算法的具体操作，并使用AutoGrad库实现了他们。接下来，我们将从梯度下降法向外拓展，介绍神经网络

Grateful_Dead424·2022-11-13 11:27

交叉熵损失函数以及二分类任务(机器学习)

=-ln⁡p(x)第二步：熵第三步：相对熵/KL散度第四步：交叉熵第五步：交叉熵损失函数评估标签值和预测值之间的差距，由于数据总体分布的熵值确定，因而可直接用交叉熵代替KL散度作为分类任务的损失函数。

唯见江心秋月白、·2022-11-13 11:55

pytorch中的二分类及多分类交叉熵损失函数

本文主要记录一下pytorch里面的二分类及多分类交叉熵损失函数的使用。

transformer_WSZ·2022-11-13 10:48

softmax&Cross Entropy Loss

将转化后的结果除以所有转化后结果之和，相当于转化后结果占总数的百分比，归一化操作公式：Si=ei∑jejS_{i}=\frac{e^{i}}{\sum_{j}e^{j}}Si=∑jejeiCrossEntropyLoss交叉熵

白蜡虫可·2022-11-13 10:47

PyTorch 多分类损失函数

PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车ICLR2022超越FocalLossPolyLoss用1行代码+1个超参完成超车_AI视觉网奇的博客-CSDN博客将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题将

AI视觉网奇·2022-11-13 10:42

Numpy 实现全连接神经网络

隐藏层的激活函数为Relu函数，输出层的激活函数为softmax函数，损失函数为交叉熵。

StarryTank·2022-11-13 00:33

第三章线性模型总结

广义线性模型：2.线性回归一元线性回归（只有一个特征x）：多元线性回归：3.对数几率回归--也称作逻辑回归，用来解决分类问题对数几率函数（对率函数）：对数几率：损失函数：信息熵--衡量事情的不确定性：相对熵：交叉熵

CsdN317a·2022-11-13 00:32

如何通过Focal loss解决目标检测中样本不平衡问题

一句话总结：根据置信度结果动态调整交叉熵损失解决类别不平衡问题（当预测正确的置信度增加时，loss的权重系数会逐渐衰减至0，这样模型训练的loss更关注难例，而大量容易的例子其loss贡献很低）损失函数形式首

ustczhng2012·2022-11-12 05:58

面试常考深度学习代码

一般情况下，使用两者对应的损失函数的原因是分割的真实目的是最大化这两个度量指标，而交叉熵是一种代理形式，利用了其在反向传播中易于最大化优化的特点。所以，正常情况下是使用交叉

温粥ruan·2022-11-11 15:56

将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题

一、多分类问题的解决方法：在模型的最后用一个全连接层输出每个类的分数，然后用softmax激活并用交叉熵作为损失函数。

世界划水锦标赛冠军·2022-11-11 00:47

深度学习进阶：自然语言处理入门：第4章 word2vec的高速化

的改进①4.1.1 Embedding层4.1.2 Embedding层的实现函数4.2word2vec的改进②4.2.1 中间层之后的计算问题4.2.2 从多分类到二分类4.2.3 sigmoid函数和交叉熵误差

xiao52x·2022-11-10 10:39

3D点云与深度学习

学习目的自己搭建一个点云分类网络2.机器学习和深度学习3.世界上所有问题都是优化问题深度学习的概述：DL的目的可以看作是优化一个函数：梯度下降神经元的结构图损失函数的定义：L1，L2,还有其他类型的损失函数如交叉熵其中

干了这碗汤·2022-11-10 07:22

深度学习机器学习面试题——损失函数

交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别？在用sigmoid作为激活函数的时候，为什么要用交叉熵损失函数，而不用均方误差损失函数？

冰露可乐·2022-11-09 17:18

人工智能AI面试题分享（含答案）

1、深度学习框架TensorFlow中有哪四种常用交叉熵?答：tf.nn.weighted_cross_entropy_with_lo

程序媛珂珂·2022-11-09 17:16

预训练word2vec--Word2Vec实现(二)

文章目录预训练word2vec跳元模型嵌入层定义前向传播训练二元交叉熵损失初始化模型参数定义训练阶段代码应用词嵌入小结预训练word2vec现在，我们将在PTB数据集上使用负采样预训练word2vec。

Gaolw1102·2022-11-09 07:18

深度学习试题_深度学习面试要点总结(面试题)

这篇文章会经常更新1.Softmax函数与交叉熵在Logisticregression二分类问题中，我们可以使用sigmoid函数将输入Wx+b映射到(0,1)区间中，从而得到属于某个类别的概率。

weixin_39775029·2022-11-09 07:16

交叉熵损失的代码理解

本文参考了：添加链接描述1：首先看一下交叉熵的公式：2：这里我们考虑图片交叉熵损失：2.1：以语义分割为例：模型的output的维度为(B,C,H,W)，假如有四十个类别，那么(1,40,256,256

翰墨大人·2022-11-08 13:44

softmax，softmax loss和交叉熵的关系

交叉熵对于分类问题的交叉熵损失函数:L=1n∑i=1n(−∑j=1Cyi,jlog⁡pi,j)L=\frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}(-\sum^{C}_{j=1}y_{i,j}\logp

乖乖怪123·2022-11-08 11:03

【目标检测】55、损失函数 | 分类检测分割中的损失函数和评价指标

文章目录一、分类1.1CrossEntropyLoss1.2带权重的交叉熵Loss1.3FocalLoss1.4Varifocalloss二、检测2.1bbox回归损失函数2.1.1L1损失2.1.2L2

呆呆的猫·2022-11-07 17:54

深度学习常见的损失函数

损失总结在深度学习中,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

落花雨时·2022-11-07 09:41

一文极速理解深度学习

损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch梯度法神经网络学习全貌!小总结误差反向传播法链式法则（chainrule）！

全栈O-Jay·2022-11-05 22:11

动手学pytorch笔记整理06

softmax-regression；fashion-mnistsoftmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结图像分类数据集

凛雨时冽·2022-11-05 07:11

pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered究极解决方案

原因模型的数据处理出了问题，一般是类似于数组访问越界的问题1.例如分类的标签是数据处理的时候是1-10，但是torch在计算交叉熵是默认是0-92.embedding模块的词表长度问题，比如embedding

Matrix-yang·2022-11-04 09:39

NIPS20 - 将对比学习用于监督学习任务《Supervised Contrastive Learning》

文章研究的点主要在于对比学习在分类任务中的应用作者首先分析了分类任务中最常采用的交叉熵损失函数的缺点：①对噪声数数据缺乏鲁棒性;②分类边界的问题(thepossibil

我是大黄同学呀·2022-11-03 18:15

【2022秋招面经】——深度学习

文章目录请写出常用的损失函数，平方损失、交叉熵损失、softmax损失函数和hinge1.0-1损失函数2.绝对值损失函数3.平方损失函数4.log对数损失函数5.指数损失函数（exponentialloss

ywm_up·2022-11-02 15:28

动手学深度学习笔记day4

损失函数交叉熵损失（cros

努力学习的廖同学·2022-11-01 19:10

SoftMax回归

文章目录一.简介1.1概念1.2原理二.模型训练2.1交叉熵2.2交叉熵的成本函数2.3交叉熵梯度向量一.简介1.1概念逻辑回归（可以看这篇博客）是用于解决二分类问题的，而SoftMax回归则是逻辑回归的一种推广

jakiechaipush·2022-10-31 21:24

各类机器学习算法原理及优缺点

本质上是线性函数1.2目标函数:交叉熵损失函数/负对数似然函数1.3梯度迭代公式：1.4优缺点优点：1)形式简单，模型的可

小媛在努力·2022-10-31 10:30

生成专题1 | 图像生成评价指标 Inception Score （IS）

这和训练分类网络所用的交叉熵是同一个道理。如下图

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-10-31 10:27

我在B站读大学-【小土堆】PyTorch深度学习快速入门教程学习笔记(二)

22.搭建网络模型和Sequential使用CIFAR10网络模型Sequential可视化23.损失函数与反向传播L1Loss和MSELoss交叉熵网络中损失函数的计算和反向传播24.优化器25.现有模型网络的使用与更改

学起来学起来·2022-10-28 15:29

学习笔记之信息量、熵、KL散度、交叉熵的一些介绍

文章目录信息量熵KL散度（相对熵）交叉熵参考信息量以前我也一直只是知道信息量的计算公式，也有想过为什么会是这样，但是因为要学的东西太多了，就没怎么深究，直到看了“交叉熵”如何做损失函数？

Icy Hunter·2022-10-27 09:46

【今日CV 计算机视觉论文速览第128期】Mon, 10 Jun 2019

将前景和背景分开，按照分组的方式进行分割，在不增加网络尺寸的情况下可以通过改造的交叉熵来实现有效分割。(from阿德莱德大学澳大利亚)一般语义分割与分组语义分

hitrjj·2022-10-27 06:11

样本数量不平衡问题方案（Focal Loss & Circle Loss）

本文试图从交叉熵损失函数出发，分析数据不平衡问题，focalloss与交叉熵损失函数的对比，给出focalloss有效性的解释。

汀、·2022-10-26 09:31

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