交叉熵第28页

简简单单了解一下softmax与交叉熵

文章目录1.softmax2.交叉熵2.1线性回归中的损失函数MSN2.2交叉熵也看了不少softmax和交叉熵的文章了，不少文章对它们的来龙去脉做了比较清晰地梳理，有些文章讲得过于复杂，从信息量、相对熵

非晚非晚·2022-10-01 07:39

Softmax函数与交叉熵损失

在分类问题中，直接使用输出层的输出有两个问题。一方面，由于输出层的输出值的范围不确定，我们难以直观上判断这些值的意义。例如，刚才举的例子中的输出值10表示“很置信”图像类别为猫，因为该输出值是其他两类的输出值的100倍。但如果o1=o3=103o_1=o_3=10^3o1=o3=103，那么输出值10却又表示图像类别为猫的概率很低。另一方面，由于真实标签是离散值，这些离散值与不确定范围的输出值之间

不学无术的小镇做题家·2022-10-01 07:38

softmax函数与交叉熵损失函数

本文主要介绍了当前机器学习模型中广泛应用的交叉熵损失函数与softmax激励函数。这个损失函数主要应用于多分类问题，用于衡量预测值与实际值之间的相似程度。

Cy_coding·2022-10-01 07:37

softmax回归与交叉熵损失

前言回归与分类是机器学习中的两个主要问题，二者有着紧密的联系，但又有所不同。在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础，给定一个样本特征，模型针对每一个分类都返回一个概率，于是可以认为概率最大的类别就是模型给出的答案。但有时模型给出的每一类的概率并不满足概率的公理化定义，这时就要用到softmax回归。交

Wang Dachui·2022-10-01 07:33

When Does Label Smoothing Help?

在多分类任务中，常使用交叉熵作为模型的损失函数。损失函数可以表示为：其中，K表示类别的数量。在正常的损失中，标签对应的y_k的值一般取1，其他y_k取值为0。而在Label

lishuoshi1996·2022-09-30 21:46

Pytorch loss相关学习

一常用损失函数CrossEntropyLoss分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数。

五小白·2022-09-30 07:52

YoloV3学习小总结

2.ClassPredictionyolov3使用了多分类标签，做分类时，使用二分类交叉熵。3.Predictions

Haohao+++·2022-09-30 07:49

写对比学习损失函数有感（关于速度差异、出现nan的情况）

2、使用交叉熵，因为有一个log函数，要注意内部。

少玩游戏多看代码·2022-09-29 07:33

NNDL0作业1：第二章课后习题

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.明确了解分类和回归。才能知道什么是合适，什么是不合适的。

刘先生TT·2022-09-29 07:27

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.4softmax回归

（1）计算softmax交叉熵损失l(y,y^)l(\mathbf{y},\hat{\mathbf{y}})l(y,y^)的二阶导数（2）计算softmax(o)给出的分布⽅差，并与上面计算的⼆阶导数匹配

Innocent^_^·2022-09-28 21:43

熵的基础理论（信息熵、交叉熵、霍夫曼编码、条件熵、互信息、KL散度）

文章目录信息量（Information）信息熵（InformationEntropy）熵的性质熵与霍夫曼编码条件熵（ConditionalEntropy）联合熵（JointEntropy）交叉熵（CrossEntropy

十里清风·2022-09-28 12:51

【思维导图】机器学习中熵信息熵交叉熵相对熵的概念一览

熵信息熵o概述信息论中，熵是接受的每条消息中包含的信息的平均值。可以被理解为不确定性的度量，熵越大，信源的分布越随机。历史香农将热力学中的熵引入信息论o也叫香农熵。信息熵是信息量的期望（均值它不是针对每条信息，而是针对整个不确定性结果集而言，信息熵越大，事件不确定性就越大。o相关公式及推演存储空间有个除法非常讨厌取对数是指数的逆操作，a作为底数，o2（处理2bit数据），

认知计算_茂森·2022-09-28 12:17

机器学习中熵的理解

熵是一个描述事物混乱程度的一个指标.在机器学习中:自信息:对于一个事件发生的概率携带的信息量(概率取对数加负号)信息熵(香农熵):用来一个事物的多种状态的信息量,可以理解为它是一个期望,(发生概率*自信息求合计)联合熵交叉熵结论

TY☞邂逅灬·2022-09-28 12:21

机器学习强基计划2-1：一文总结熵——交叉熵、相对熵、互信息(附例题分析)

目录0写在前面1宇宙演化的熵增定律2量化信息的熵3最大熵原理4相对熵及其不对称性5交叉熵与条件熵6互信息0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。

Mr.Winter`·2022-09-28 12:46

【图像分割-阈值分割】基于灰狼算法优化最小交叉熵实现图像多阈值分割附Matlab代码

1内容介绍阈值分割方法的关键在于阈值选取.阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂.为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰狼算法(DiscreteGreyWolfOptimizer,DGWO),即经过离散化处理的灰狼算法,并用该算法求解以Kapur分割函数为目标函数的全局优化问题.DGWO算法具有很好的全局收敛性与计算鲁棒性,能够避免陷入局部最优,

matlab_dingdang·2022-09-24 12:59

深度学习06——逻辑斯蒂回归

逻辑回归使用的损失函数和优化器2.4模型构建2.4.1torch.sigmoid()、torch.nn.Sigmoid()和torch.nn.functional.sigmoid()三者之间的区别2.4.2二分类的交叉熵

Top Secret·2022-09-23 12:18

损失函数汇总

·0-1损失：·平方损失：·绝对值损失：·hingeloss：·交叉熵损失：·focalloss：在one-stage检测算法中，会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况，为了解决则以问题提出了

Du_JuneLi·2022-09-22 21:40

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(MSE)表达式：交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)表达式：1.交叉熵的由来交叉熵最早可以追溯到上学期学习信息论知识

笼子里的薛定谔·2022-09-22 07:14

10个Python常用的损失函数及代码实现分享

目录什么是损失函数损失函数与度量指标为什么要用损失函数回归问题1、均方误差(MSE)2、平均绝对误差(MAE)3、均方根误差(RMSE)4、平均偏差误差(MBE)5、Huber损失二元分类6、最大似然损失(LikelihoodLoss/LHL)7、二元交叉熵

·2022-09-22 03:07

（pytorch进阶之路）交叉熵、信息熵、二分类交叉熵、负对数似然、KL散度、余弦相似度

文章目录CEloss负对数似然KL散度BCElossCOSINEEMBEDDINGLOSSCElosstorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)weight：权重，对不同类别均衡ignore_in

likeGhee·2022-09-21 10:20

第2周学习：卷积神经网络基础

数据集分类、CIFAR10数据集分类、使用VGG16对CIFAR10分类代码练习（三）问题简答二、本周工作（一）视频学习内容深度学习三部曲：Step1搭建神经网络结构、Step2找到一个合适的损失函数（交叉熵损失

是IMI呀·2022-09-18 07:04

Augmenting Few-Shot Learning With Supervised Contrastive Learning

https://github.com/taemin-lee/SPTAABSTRACT小样本学习处理少量数据，这会导致传统交叉熵损失的性能不足。我们为小样本学习场景提出了一种预训练方法。

哈哈哈hhhhhh·2022-09-17 13:52

神经网络与深度学习第3章：线性模型阅读提问

7.平方，hinge，交叉熵，感知器，0-1损失分别适用什么场景，有什么异同点

爱睡觉的Raki·2022-09-14 07:53

深度学习：手写反向传播算法（BackPropagation）与代码实现

深度学习：手写反向传播算法（BackPropagation）前置知识回顾前向传播反向传播代码实现前置知识回顾损失函数：交叉熵优化方法：SGD与GD网络结构：多层感知机是如何运作的链式法则：前向传播首先定义一个简单的三层全连接神经网络

HanZee·2022-09-13 07:53

机器学习：交叉熵从理论到代码

机器学习：交叉熵从理论到代码信息论熵KL散度交叉熵为什么交叉上可以用于计算代价Pytorch版本交叉熵代码信息论要说到交叉熵，我们一定离不开信息论的知识，首先我们先回顾一下以下知识。

HanZee·2022-09-13 07:53

人工神经网络实现鸢尾花分类

神经网络设计神经网络结构：单层前馈型神经网络激活函数：softmax函数损失函数：交叉熵损失函数Y=WX+B共有四个特征值，结果分为三类自动求导withtf.GradientTape()astape

百变珍珑兽·2022-09-08 07:05

猿创征文｜深度学习基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

在本实验中，我们使用的损失函数为交叉熵损失；优化器为随机梯度下降法；评价指标为准确率。

猿童学·2022-09-08 07:27

PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别详情

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，

·2022-09-06 16:55

【深度学习】——损失函数（均方差损失和交叉熵损失）

损失函数在【机器学习基础】中有所提及，在深度学习中所使用最多的是均值平方差（MSE）和交叉熵（crossentropy）损失，这里着重介绍一下这两个损失函数及其在tensorflow中的实现。

Uniqe·2022-09-05 22:00

数学、机器学习、深度学习目录

文章目录1.数学基础2.深度学习深度学习练习题3.机器学习4.论文loss对象检测1.数学基础矩阵求导术用狄拉克函数来构造非光滑函数的光滑近似2.深度学习深度学习入门（一）感知机与激活函数损失函数–交叉熵与极大似然估计

得克特·2022-09-01 07:19

CS231n-2022 Module1: Minimal Neural Network case study

目录1.前言2.数据生成3.训练一个Softmax线性分类器3.1参数初始化3.2计算分类分数（classscores）3.3计算分类概率3.4计算交叉熵损失函数3.5基于反向传播计算解析梯度（analyticgradient

笨牛慢耕·2022-09-01 07:20

北大慕课Tensorflow实践过程笔记2——神经网络优化

神经网络优化复杂度学习率激活函数如何寻找一个优秀的激活函数激活函数输出值的范围/特点：常用的激活函数对初学者的建议损失函数均方误差损失函数自定义损失函数交叉熵损失函数缓解过拟合欠拟合与过拟合欠拟合的解决方法

嘟嘟嘟子君·2022-08-24 11:52

Tensorflow笔记——神经网络优化

空间复杂度3.学习率衰减策略(1)指数衰减(2)分段常数衰减4.激活函数（1）sigmoid（2）tanh（4）LeakyReLU（5）softmax（6）建议5.损失函数（1）均方误差损失函数（2）交叉熵损失函数

中意灬·2022-08-24 11:22

图像检测：深度学习基础

选择合适的目标函数均方误差交叉熵交叉熵与均方误差可以想象为交叉熵目标函数的最优值搜索空间的地形更陡，更有利于快速的找到最优值Softmax层softmax层的作用是突出最大值并转换成概率的形式梯度消失的直观解释神经元的激活函数采用

有害诗篇·2022-08-22 07:10

Pytorch实战——知识点记录（二）

meansquereerror的梯度有两种方式：backward()函数（这个更方便）torch.autograd.grad()函数用法示例-crossentropyloss-Entropy熵-crossentropy交叉熵

H.Chi·2022-08-22 07:32

【Pytorch基础】torch.nn.BCELoss()和torch.nn.BCEWithLogitsLoss()损失函数

目录1交叉熵损失函数2二元交叉熵损失函数2.1torch.nn.BCELoss()2.2torch.nn.BCEWithLogitsLoss()3参考文献1交叉熵损失函数在之前的损失函数介绍中已经解释过

一穷二白到年薪百万·2022-08-21 13:53

机器学习之熵笔记

机器学习之熵笔记1.物理学中的熵2.信息论中的熵2.1自信息2.2信息熵2.3联合信息熵2.4条件熵2.5互信息2.6交叉熵2.7相对熵2.8信息增益2.9信息增益率2.10基尼系数1.物理学中的熵

Sakura_Logic·2022-08-18 07:49

交叉熵损失函数详解

交叉熵概念交叉熵是信息论中的概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解下面几个概念。

LN烟雨缥缈·2022-08-17 13:50

深度学习之损失函数的介绍【详解】

文章目录1、CrossEntropyLoss（交叉熵）2、BinaryCrossEntropyLoss（二元交叉熵）3、BalanceBinaryCrossEntropyLoss（平衡二元交叉熵）4、FocalLoss1

全息数据·2022-08-17 13:19

paddle深度学习基础之损失函数

paddle深度学习基础之损失函数前言文章目录paddle深度学习基础之损失函数前言网络结构损失函数一、损失函数漫谈二、交叉熵损失函数1.Softmax函数2.最大似然估计3.贝叶斯公式4.交叉熵损失函数三

梁先森-在技术的路上奔跑·2022-08-17 13:47

反向传播算法和Tensorflow代码实现

目录概述推导loss函数是MSEloss函数是交叉熵神经网络迭代前向传播反向传播概述反向传播算法是深度学习的优化算法，主要应用的是链式求导法则去求得每个层的参数的梯度，从而反向的更新梯度，神经网络的一次迭代包含了一次前向传播和一次反向传播

IT142546355·2022-08-16 17:20

深度学习入门 (三)：神经网络的学习

Python的理论与实现》的读书笔记参考：知乎：Eureka机器学习读书笔记、“西瓜书”、《统计学习方法》目录损失函数(lossfunction)为何要设定损失函数均方误差(meansquarederror)交叉熵误差

连理o·2022-08-16 07:20

【毕业设计】基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2022-08-14 07:14

交叉熵与对数似然分析

信息论(InformationTheory)“信息”是指一组消息的集合。假设在一个噪声通道上发送消息，我们需要考虑如何对每一个信息进行编码、传输以及解码，使得接收者可以尽可能准确地重构出消息。信息论将信息的传递看作一种统计现象。信息传输信息压缩熵(Entropy)在信息论中，熵用来衡

孤飞·2022-08-13 19:00

softmax交叉熵损失函数深入理解（二）

0、前言前期博文提到经过两步smooth化之后，我们将一个难以收敛的函数逐步改造成了softmax交叉熵损失函数，解决了原始的目标函数难以优化的问题。

机器猫001·2022-08-13 07:52

softmax交叉熵损失函数的深度理解

该论文对传统的Softmax交叉熵损失函数以及新提出的一系列改进进行了大量的理论分析，有别于传统理论更多的偏向概率

机器猫001·2022-08-13 07:22

【毕业设计】深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵

DanCheng-studio·2022-08-12 14:28

交叉熵、GAN loss与softplus

一、交叉熵理解：交叉熵，其用来衡量在给定的真实分布P(x)下，使用非真实分布Q(x)所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。

吃远·2022-08-11 21:40

深度学习常用概念

线性回归连续常用激活函数relu常用损失函数mse平方差逻辑回归0,1分类(概率）常用激活函数sigmoid常用损失函数交叉熵binary_crossentropysoftmax分类（概率）多分类，样本分量之和为

路新航·2022-08-11 14:10

pytorch学习（二）-全连接网络之Mnist数据集数字识别

在学习本文之前可以参考（里面含有损失函数和交叉熵的基本概念）https://blog.csdn.net/qq_41821067/article/details/115358983目录在学习本文之前可以参考

Nefelibat·2022-08-11 07:24

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