交叉熵第27页

吴恩达-机器学习-简单神经网络实现

2.搭建了一个两层的简单神经网络第一层网络：三个神经元，第二层网络：一个神经元激活函数：Sigmoid损失函数：二值交叉熵Binary-Cross-entropy优化算法：Adam迭代次数：十次3.输入两个测试函数进行预测输出结果

StrawBerryTreea·2022-10-25 15:48

【自然语言处理】深度学习基础

网络结构-RNN2.2.3网络结构-CNN2.2.4总结2.3池化层2.4Dropout层2.5激活函数2.5.1Sigmoid2.5.2tanh2.5.3Relu2.6损失函数2.6.1均方差2.6.2交叉熵

吃_早餐·2022-10-25 14:03

跟李沐学AI-动手学深度学习-softmax回归+损失函数+图片分类数据集

目录softmax回归回归VS分类从回归到多类分类从回归到多类分类-均方误差从回归到多类分类-无校验比例从回归到多类分类-校验比例softmax和交叉熵损失总结损失函数L2LossL1LossHuber'sRobustLosssoftmax

洋-葱·2022-10-24 18:48

信息熵/交叉熵/KL散度/JS散度/Wasserstein距离

参考:强推：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45131536https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186https://zhuanlan.zhihu.com/p/262876724https://baijiahao.baidu.com/s?id=1666580334381729961&wfr=spider&for=pc熵/信息熵：H=−∑p

笨鸟不走·2022-10-22 07:55

信息论概念详细梳理：信息量、信息熵、条件熵、互信息、交叉熵、KL散度、JS散度

通俗理解条件熵从编码角度直观理解信息熵计算公式浅谈KL散度简单的交叉熵，你真的懂了吗李航《统计学习方法》文章目录0.引入：三门问题1.信息量1.1从“不确定度”角度理解1.2从编码角度理解2.信息熵3.

云端FFF·2022-10-22 07:24

信息量、信息熵、KL散度（相对熵）、交叉熵、JS散度

参考：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81388306，百度百科https://zhuanlan.zhihu.com/p/98785902信息量（香农信息量）公式：-log2p(x)=log21/p(x)对于一个分布中的x值的概率求对数,这时信息量使用的单位是比特。用于刻画消除随机变量X的不确定性所需要的总体信息量的大小，也就是信息越不

MAR-Sky·2022-10-22 07:22

【机器学习】交叉熵与KL散度

写在前面的总结：1、目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。首先损失函数的功能是通过样本来计算模型分布与目标分布间的差异，在分布差异计算中，KL散度是最合适的。

littlemichelle·2022-10-22 07:19

GAN网络：JS散度与Wasserstein距离

目录1生成模型与判别模型的区别2各种距离&散度的度量2.1香农熵2.2信息熵2.3交叉熵2.4KL散度（相对熵）2.5JS散度2.6Wasserstein距离1生成模型与判别模型的区别生成模型：对数据的联合分布建模

wamg潇潇·2022-10-22 07:43

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）

转自知乎：交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）写在前面的总结：1、目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。

张学渣·2022-10-22 07:43

信息量、信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

但是介绍classificationlossfunction自然绕不过交叉熵，所以还是简单的把信息论中的一些概念在这里普及下。

思绪零乱成海·2022-10-22 07:12

梳理 | 交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）

作者KevinCK编辑极市平台侵删来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/74075915目录：信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵JS散度推土机理论Wasserstein距离WGAN

机器学习与AI生成创作·2022-10-22 07:09

#本质上理解# 熵、交叉熵、KL散度的关系

文章目录1.三者的关系2.熵3.交叉熵4.KL散度1.三者的关系KL散度=交叉熵-熵熵：可以表示一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。

energy_百分百·2022-10-22 07:08

[机器学习] 信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

交叉熵和对数似然之间的关系？对数似然交叉熵损失函数2.如何衡量两个事件/分布之间的不同（一）：KL散度3.KL散度=交叉熵-熵？4.为什么交叉熵可以用作代价？

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-10-22 07:34

GAN学习笔记——KL散度、交叉熵、JS散度

首先，我们知道，熵是用来量化数据中含有的信息量的，其计算公式为：H=−∑i=1Np(xi)⋅log⁡p(xi)H=-\sum_{i=1}^{N}p(x_{i})\cdot\logp(x_{i})H=−i=1∑Np(xi)⋅logp(xi)1）KL散度（Kullback–Leiblerdivergence）又称KL距离，相对熵，用来比较两个概率分布的接近程度。假设p(x)p(x)p(x)为数据的真实

Marilynmontu·2022-10-22 07:03

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）写给自己看的版本

昨天下雨了，这件事情已经发生，既定了，信息量为0对数函数,p(x_0)越小，负log越大熵：信息量的期望就是熵KL散度：交叉熵：只有最后一部分有q(x_i),所以前面是常数，不用管。

一般古战场逃兵·2022-10-22 07:02

信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度文章目录信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度前言一、信息量二、熵三、交叉熵四、KL散度五、JS散度六、Wasserstein距离1.解决的问题2.Wasserstein

卷_心_菜·2022-10-22 07:58

【动手学深度学习】3 Softmax 回归 + 损失函数

.定义模型1.4.初始化模型参数1.5.定义损失函数1.6.定义优化算法1.7.训练1.8.小结二、Softmax回归2.1.Softmax回归◼回归VS分类#Kaggle分类问题◼从回归到分类2.2交叉熵损失

水w·2022-10-20 22:50

训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

在本文中我们将介绍常用的一些损失函数，包括：回归模型的均方误差损失二元分类模型的交叉熵和hinge损失回归模型的损失函数回归预测模型主要是用来预测连续的数值。所以

·2022-10-17 12:27

神经网络中的梯度下降——Gradient Descent

下面是交叉熵(crossentropy)成本函数，不具体介绍2梯度下降为什么能

NPC_0001·2022-10-16 15:50

paddle深度学习基础之优化算法

paddle深度学习基础之优化算法前言咱们前面通过优化损失函数，将之前按用的均方误差损失函数换成了最合适的交叉熵损失函数。这一节，咱们将在优化算法上进行讨论。

梁先森-在技术的路上奔跑·2022-10-15 07:13

深度神经网络主要模型,深度卷积神经网络模型

可以从多种方向进行调整:1将损失函数换成交叉熵损失函数，因为训练后期误差较小时，使用均方误差作为损失函数，则梯度越来越小，因此训练进程会越来越平缓。

goodutils·2022-10-14 14:27

BP神经网络—反向传播算法

对于前馈神经网络的参数学习，如果采用交叉熵损失函数，对于样本(x，y)，其损失函数为给定训练集D={(xn,yn)},N>=n>=0，将每个样本xn输入给前馈神经网络，得到网络输出为yn，其在数据集D上的结构化风险函数为其中

fairy_zzr·2022-10-14 07:27

pytorch实现逻辑回归（代码实现）

pytorch实现线性回归注：pytorch实现逻辑回归与线性回归部分大体结构相似，想细致了解可以转至线性回归逻辑回归（分类）核心任务：计算属于每一类的概率：逻辑回归损失用交叉熵BCE（二元）：将小批量数据的所有

Unstoppable~~~·2022-10-13 15:29

[面经整理]（机器/深度学习篇）

transforms.Normalize()与transforms.ToTensor()（标准化-归一化）为什么要标准化模型评估准确率的局限性精确率与召回率的权衡AUC和交叉熵在分类上的区别与联系AUC

初之代·2022-10-13 09:04

人工智能——最大熵与EM算法，吊打面试官-Python中高级面试题

1机器学习2最大熵与EM算法2.1最大熵2.1.1熵2.1.2相对熵(KL散度)2.1.3交叉熵2.1.4信息增益2.2最大熵模型2.2.1原则2.2.2概述2.2.3目标函数2.3EM算法2.3.1基础

开源Python·2022-10-13 07:57

机器学习（吴恩达）——小白笔记（8）：Tensorflow实现

和参数w,b来确定训练模型确定损失函数和成本函数利用参数值的梯度下降函数，找出使得成本函数局部最小的值训练神经网络的步骤创建神经网络的模型架构根据模型确定损失函数和代价函数：二分类问题，回归问题其中二元交叉熵

·2022-10-11 16:47

KL散度 JS散度熵

KL散度JS散度熵1.自信息和熵1.1自信息selfinformation1.2熵entropy2.KL散度Kullback-Leiblerdivergence2.1定义2.2KL散度与熵、交叉熵之间的关系

L2_Zhang·2022-10-10 19:50

机器学习基础-经典算法总结

机器学习基础-经典算法逻辑回归逻辑回归的原理，问题的假设为什么逻辑回归也可称为对数几率回归推导逻辑回归损失函数逻辑回归损失函数求导逻辑回归为什么使用交叉熵作为损失函数LR是不是凸优化问题，如何判断LR达到最优值逻辑回归一般用什么数据

城阙·2022-10-09 10:04

[HITML]哈工大2020秋机器学习复习笔记

文章目录1基础1.1机器学习中的概率1.2最大似然估计、最大后验概率1.3最小二乘法、梯度下降法、共轭梯度法2决策树2.1熵2.2条件熵2.3相对熵（KL散度）2.4交叉熵3贝叶斯判别3.1最优分类器3.2

北言栾生·2022-10-07 07:06

交叉熵函数推导CrossEntropy

本文演示了如何从零推导出交叉熵函数。通过对于下面这些概念的讲解，信息量、熵、KL散度，作者演示了交叉熵是如何从信息量的概念一步步推导到交叉熵。

JasonAlpha·2022-10-04 22:00

【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU与YOLOv5损失函数

confidenceloss置信度损失（框的目标性objectnessofthebox）总的损失函数：classificationloss+localizationloss+confidencelossYOLOv5使用二元交叉熵损失函数计算类别概率和目标置信度得

三木今天学习了嘛·2022-10-04 15:10

基于卷积神经网络的猫狗识别系统的设计与实现

在数据集中抽取训练集和测试集；其次，对图像进行预处理和特征提取，对图像数据进行图像增强，将图像从.jpg格式转化为RGB像素网格，再转化为像素张量；再次，搭建卷积神经网络模型；最后，使用模型进行训练，得到猫狗识别的准确率和二元交叉熵损失及其可视化图像

小小蜗牛，大大梦想·2022-10-04 07:02

神经网络与深度学习作业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:使用平方损失函数处理分类问题时，由于分类问题的结果是离散值,分类正确的项之间以及分类错误的项之间误差都是一样的

Jacobson Cui·2022-10-02 07:42

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.首先要知道什么是平方损失函数和交叉熵损失函数：平方损失函数是MSE的单个样本损失,又叫平方损失性能，是指预测值与实际值差的平方

白小码i·2022-10-02 07:57

NNDL 作业1：第二章课后习题

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.因为分类问题不连续，使用平方损失函数，只要分类错误其loss便相等，没有距离概念，在分类错误的情况下无法判断优化的好坏。

Sun.02·2022-10-02 07:47

NNDL第三次作业

损失函数MSE改变为交叉熵，观察、总结并陈述。改变步长，训练次数，观察、总结并陈述。改变步长和训练次数权值w1

刘先生TT·2022-10-02 07:04

softmax回归和交叉熵损失函数

交叉熵损失函数对比平方损失函数其没有那么严格，其只关注对正确类别的预测概率。1.softmax假定有4个特征，3个用于分类的类别，则有如下的12个权重，3个输出：为什么要用softmax?

Fronzy·2022-10-01 07:46

softmax回归与交叉熵损失crossentropy的详细推导

目录（1）softmax（2）one-hot编码（3）交叉熵crossentropy（1）softmax对于一个多分类问题，经过隐藏层的计算（式1），输出是对应类别的得分。

山上的小酒馆·2022-10-01 07:44

极大似然估计、softmax函数与交叉熵损失函数三者的关系

介绍Logistic的基本形式：需要明确的概念：逻辑回归解决的不是回归的问题，而是分类的问题逻辑回归是线性模型，其中sigmoid函数只是非线性激活函数极大似然视角下的Logistic极大似然与伯努利分布假设x,y∼B(±1,p)x,y∼B(±1,p)考虑一个二分类问题：f(x)→{+1,−1}f(x)→{+1,−1}：其极大化条件似然估计：转化成负对数似然损失函数：Loss(w)=1N∑i=1N

xlhao的博客·2022-10-01 07:10

Softmax回归交叉熵损失函数求导

softmax函数的表达式：ai=ezi∑kezka_{i}=\frac{e^{z_{i}}}{\sum_{k}e^{z_{k}}}ai=∑kezkezi交叉熵损失函数：C=−∑iyiln⁡aiC=-\

三少Algorithm·2022-10-01 07:39

为什么使用交叉熵代替二次代价函数_Softmax回归与交叉熵损失的理解

0、sigmoid、softmax和交叉熵损失函数的概念理解sigmoid、softmax和交叉熵损失函数1、使用场景在二分类问题中，神经网络输出层只有一个神经元，表示预测输出是正类的概率,:目标值预测值

weixin_39640883·2022-10-01 07:35

关于softmax回归和交叉熵损失函数很好的一篇文章

附上链接：https://blog.csdn.net/weixin_37567451/article/details/80895309转载于:https://www.cnblogs.com/huayecai/p/10795269.html

weixin_34194087·2022-10-01 07:33

动手学深度学习——softmax回归之OneHot、softmax与交叉熵

目录一、从回归到多类分类1.回归估计一个连续值2.分类预测一个离散类别二、独热编码OneHot三、校验比例——激活函数softmax四、损失函数——交叉熵五、总结回归可以用于预测多少的问题，比如预测房屋被售出价格

时生丶·2022-10-01 07:55

Softmax函数与交叉熵损失函数

1、基础概念2、概率解释3、向量计算的准备4、softmax的导数5、Softmax和交叉熵损失

纸上得来终觉浅～·2022-10-01 07:22

构建人工神经网络解决分类问题时，选取softmax激活+交叉熵损失函数组合详解

引例引自知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485输入一个动物图像，来判别所属的动物类别，有三种可能，分别为猫、狗、猪。我们想要通过构建人工神经网络去处理这个三分类问题，当从最后一层隐藏层向输出层前进时，这个时候我们得到了输出层的输入，我们采用softmax激活函数来获得输出层的输出。softmax激活函数本质上运用了机器学习中的逻辑回归算法。以该问题为例

CQU_Qin_Chen·2022-10-01 07:19

softmax与交叉熵

内容预览一、期望(Expect)二、熵(Entropy)三、相对熵(KL散度)四、交叉熵(Crossentropy)五、Softmax六、One-hot编码一、期望(Expect)随机变量的均值：E(x

懒竹子bamboo·2022-10-01 07:17

线性回归的数据维度解释，softmax回归、交叉熵损失函数及手工实现_FashionMNIST数据集

一、线性回归与Softmax回归在上一篇线性回归原理及手工实现实现了一层简单的线性回归模型。对于一层简单的Softmax回归模型，可以在线性回归模型输出的基础上再套一层Softmax函数，输出每个类别的概率。对于一层线性回归模型，网络预测的输出Y^\hat{Y}Y^如下所示，其中X∈Rn×dX\in{R}^{n\timesd}X∈Rn×d，W∈Rd×qW\in{R}^{d\timesq}W∈Rd×

PuJiang-·2022-10-01 07:46

softmax交叉熵损失函数

1.推导softmax的损失函数推导依然要用到最大似然估计MLEm代表有m条样本，k代表k个类别2.softmax损失函数可以简写成逻辑回归LR损失函数可以写成因此由公式可以看出逻辑回归就是损失回归的k=2的时候！！！

海滩上的那乌克丽丽·2022-10-01 07:16

关于softmax中的交叉熵损失函数

3.4.5交叉熵损失函数前⾯提到，使⽤softmax运算后可以更⽅便地与离散标签计算误差。我们已经知道，softmax运算将输出变换成⼀个合法的类别预测分布。

guanguanboy·2022-10-01 07:44

softmax回归与交叉熵损失函数

交叉熵损失函数在《动手学深度学习》softmax回归一节中，交叉熵损失函数比较晦涩，学习csdn上其他博客后有了一定了解，做此记录softmax回归softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络

leSerein_·2022-10-01 07:41

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