交叉熵第29页

PyTorch-05神经网络与全连接（Logistic Regression、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层（MLP网络层）、激活函数与GPU加速、测试、Visdom可视化）

PyTorch-05神经网络与全连接（LogisticRegression逻辑回归、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层（MLP网络层）、激活函数与GPU加速、测试（validationperformance

Henrik698·2022-08-11 07:17

Pytorch和TensorFlow的softmax函数使用区别小记

CNN模型中，在最后的分类层中并没有使用softmax函数、【异同】pytorch里面提供了一个损失函数：torch.nn.CrossEntropyLoss，这里面整合了softmax函数，如果使用这个交叉熵

瓜波牛排·2022-08-10 07:03

信息量_熵_条件熵_相对熵_交叉熵_互信息_信息增益_信息增益比

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频）https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share熵与信息增益在决策树算法中，决定特征优先级时，需要用到熵的概念，先挖个

weixin_30840573·2022-08-08 22:56

ERL：ES-NES-CMA-ES-GA

进化策略ES遗传算法GA交叉熵方法CME协方差自适应进化策略CMA-ES进化策略EvolutionaryStrategy（ES）优胜劣汰，适者生存包括两个过程，重复迭代直至适应环境（1）选择：衡量适应度

臻甄·2022-08-01 22:10

基于numpy实现逻辑回归

本文实例为大家分享了基于numpy实现逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下交叉熵损失函数；sigmoid激励函数基于numpy的逻辑回归的程序如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_classificationclasslogistic_re

·2022-07-30 12:58

pytorch学习笔记之神经网络与全连接

神经网络与全连接逻辑回归交叉熵简单多分类实例全连接层GPU加速逻辑回归对于这里的回归概念，当采用MSE作为loss函数时，期望输出接近于1，因此可以作为回归的概念但，当采用交叉熵作为loss函数时，会将期望输出偏向单一的种类

ljc_coder·2022-07-28 07:11

机器学习入门详解（一）：理解监督学习中的最大似然估计

事实上，我们将推导出常用的标准，如分类中的交叉熵和回归中的均方误差。2.似然VS概率和概率密度首先，让我们从一个基本问题开始：可能性和概率之间有什么区别？数据xxx，通

Jasper0420·2022-07-26 10:40

tensorflow中同时两个损失函数_深度学习TensorFlow笔记——损失函数

1.损失函数---------经典损失函数--------交叉熵：交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。

云海天狼·2022-07-25 09:43

pytorch学习（2）：通过检查梯度参数，判断是否正常反向传播

香菜冰激凌·2022-07-25 07:51

【datawhale202207】强化学习：策略梯度和近端策略优化

策略梯度是使用神经网络作为决策智能体时的优化学习目标，由多分类的交叉熵和单状态-动作对的奖励组合而成。这里的优化指的是梯度上升。为了实现更大胆的探索，可

SheltonXiao·2022-07-22 07:47

深度学习与图像分类

B站链接文章目录1.1神经网络基础-网络结构1全连接层：2卷积层：3激活函数4池化层：1.2神经网络基础-反向传播过程（交叉熵损失和优化器）1误差计算：2误差的反向传播：求误差对权值的偏导（求损失梯度）

Cedar_Guo·2022-07-21 18:59

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（中2，对数几率回归）

1.本节大纲：2.确定概率密度函数（概率质量函数）：（推出两种形式来：）（用ln将累乘转化为累加：得到最终式子1）（得到最终式子2：）用信息论的方法来进行求解：（信息熵）（交叉熵）：（也得出同样的结论：

learner.bear·2022-07-21 10:04

（七）PyTorch深度学习：全连接层网络

1、Softmax（层）函数：将输出值转换成概率值（全部值加起来等于一）2、交叉熵损失流程框图：3、交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）：4、模型设计代码：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportto

Kkh_8686·2022-07-19 19:43

三维点云课程（五）——深度学习

一、深度学习概述深度学习过程就是优化一个函数1.1神经网络结构1.2loss函数线性损失函数交叉熵用作分类1.3激活函数二、卷积神经网络2.1一维卷积2.1.1卷积的好处卷积是稀疏的，更少的参数卷积的权重可以共享感知域一样

桦树无泪·2022-07-19 08:12

什么是生成对抗网络（GAN）| 小白深度学习入门

小白深度学习入门系列1.直观理解深度学习基本概念2.白话详解ROC和AUC3.什么是交叉熵4.神经网络的构成、训练和算法5.深度学习的兴起：从NN到DNN6.异军突起的激活函数：ReLU7.CNN，RNN

叶锦鲤·2022-07-19 07:27

四. softmax多分类

categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy计算softmax交叉熵。

看的见的时间·2022-07-17 16:03

【深度学习】softmax多分类

train_label),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()一、理论部分多分类的损失函数使用多分类的交叉熵

caseyzzz·2022-07-17 16:02

lession 5 - 逻辑回归，softmax多分类与交叉熵

1.什么是逻辑回归？线性回归预测的是一个连续值，逻辑回归给出“是”与“否”的回答2.如何把连续分布的值映射成是与否的回答呢？需要我们用到一个Sigmoid函数x的取值范围为（-∞，+∞），y的取值范围为（0,1），sigmoid函数可以把任意的x值映射成从（0,1）的概率值，我们可以认为从（0,1）之间是一个概率值，例如0.5，就是概率为50%，如果是0.9，我们可以认为结果的概率为90%，可以回

人山人海边走边爱·2022-07-17 16:32

独热编码与交叉熵损失函数

多分类中的简单示例中我们讲到了在tf.keras里，对于多分类问题我们使用categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy来计算softmax交叉熵

booze-J·2022-07-17 16:31

2.3 分类器及损失

2.3.1.1线性分类解释学习到的权重2.3.2损失函数2.3.2.1多分类SVM损失2.2.2.2Softmax分类（MultinomialLogisticRegression）与cross-entropy（交叉熵损失

开拖拉机的舒克。·2022-07-11 07:36

跟李沐学深度学习-softmax回归

softmax回归分类和回归的区别无校验比例校验比例交叉熵常见损失函数均方误差L2loss绝对值损失L1loss鲁棒损失图像分类数据集分类和回归的区别回归：估计一个连续值分类：分类预测一个离散类别无校验比例在分类时不关心分类的值

CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:57

ch7-生成对抗网络

7.1.4GAN的目标函数和交叉熵有什么区别？7.1.5GAN的Loss为什么降不下去？7.1.6生成式模型、判别式模型的区别？7.1.7什么是modecollapsing?

让我中个100万·2022-07-09 07:21

交叉熵损失函数代码中的那些坑

最近在用交叉熵损失函数，但是却频频出现bug，这里把坑都记录一下，避免以后又再一次掉进去，也希望能帮助到掉进去的人出来。

Never_Jiao·2022-07-06 10:38

【PyTorch Bug】RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

不为None，此时应改为如下语句ifaisnotNone:需要注意的是，如果a只含一个布尔值，则判断不会出现错误：a=torch.tensor([True])ifa:print(1)#1Case2使用交叉熵损失时没有先实例化

aelum·2022-07-06 10:38

Datawhale-深入浅出pytorch主要组成模块和基础实战

数据读入3.4.1神经网络的构造3.4.2神经网络中常见的层3.4.3模型示例3.5模型初始化torch.nn.init内容torch.nn.init使用初始化函数的封装3.6损失函数3.5.1二分类交叉熵损失函数

akriver·2022-07-05 07:04

Softmax 回归（PyTorch）

https://courses.d2l.ai/zh-v2/文章目录Softmax回归回归vs分类从回归到多类分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结损失函数L2LOSSL1LossHuber'sRobustLoss

-素心向暖·2022-07-02 20:16

深度学习数学基础

矩阵和张量矩阵和向量相乘矩阵乘积运算性质逆矩阵范数特殊矩阵特征分解奇异值分解概率频率派和贝叶斯派的简单理解概率分布和概率质量函数概率密度函数边缘概率条件概率条件概率的链式法则独立性和条件独立性期望,方差和协方差协方差,相关性,独立性的关系先验和后验贝叶斯规则信息论香农熵KL散度交叉熵数值计算基于梯度的优化方法线性代数标量

live_for_myself·2022-07-02 19:05

Loss损失函数

本博客记录一下遇到的各种损失，如想了解各种损失及其代码，也可查看mmdet项目的loss部分交叉熵适用于多分类任务，交叉熵属于分类损失中常见的一种损失，-ylogP取平均，概率P为1时，损失为0。

北落师门XY·2022-07-02 07:00

BP神经网络用于预测

将BP神经网络与信息熵，交叉熵，和滑窗相结合起来进行预测，交叉熵代替损失函数，或者是用信息熵将需要预测的数据进行过滤，留下相关性大的数据作用预测数据进行预测。

橘小茶呀一定要^ - ^·2022-07-01 23:55

Pytorch梯度理解+自定义损失函数

这篇笔记的出发点：在自定义损失函数时，发现同样是交叉熵损失函数，我自己写的和库本身的数值是一样的，但是训练时，二者效果有很大差别，于是怀疑是自己对梯度的理解没到位，由此写下这篇笔记。

uestc_hjw·2022-06-29 08:11

PyTorch——激活函数、损失函数

PyTorch——激活函数激活函数Loss及其梯度全连接层交叉熵激活函数与GPU加速可视化激活函数torch.sigmoid：范围在[0，1]，光滑可导，但在趋近0和1时容易出现梯度离散。

糖糖Amor·2022-06-29 07:24

机器学习期末复习

一些知识点1、机器学习方法包括模型、学习准则、优化算法三大基本要素2、损失函数用于量化模型预测和真实标签之间的差异，常用的损失函数包括交叉熵损失函数、平方损失函数、绝对值损失函数3、常用的神经网络结构有前馈神经网络

UserOrz·2022-06-27 07:23

Pytorch学习笔记——NLLLoss & CrossEntropyLoss

NLLLoss(NegativeLogLikelihoodLoss)图解如下：CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)图解如下：二者关系为：LogSoftmax+NLLLossCrossEntropyLoss

DK学到头秃·2022-06-25 18:15

动手学深度学习PyTorch-打卡2

计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失

weixin_41765544·2022-06-25 07:51

分类模型——Softmax回归

分类模型——Softmax回归第一章机器学习是什么第二章深度学习是什么第三章前馈神经网络第四章卷积神经网络第五章交叉熵函数文章目录分类模型——Softmax回归前言Softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式总结前言之前我们一直在说

白羊by·2022-06-22 14:59

每日一问07——什么是Softmax回归？和线性回归的区别是什么？

回归vs分类从回归到多分类回归分类均方损失校验比例Softmax和交叉熵损失总结回归vs分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多分类回归单连续值输出自然区间R和真实值的区别作为损失分类通常多个输出输出

白羊by·2022-06-22 14:29

交叉熵函数

交叉熵函数第一章机器学习是什么第二章深度学习是什么第三章前馈神经网络第四章卷积神经网络第五章交叉熵函数文章目录交叉熵函数信息熵交叉熵信息熵说到交叉嫡就要说一下“信息嫡”这个概念，信息嫡如果要用平民语言说得尽可能直白的话

白羊by·2022-06-22 14:29

【matlab深度学习工具箱】classificationLayer参数详解

文章目录classificationLayer语法描述例子创建分类图层创建加权分类图层输入参数名称-值参数`Name`—图层名称`""`（默认）|字符向量|字符串标量`ClassWeights`—加权交叉熵损失

魚香肉丝盖饭·2022-06-22 07:48

深度学习六 —— 手撕MSE Loss& CE Loss

文章目录交叉熵损失（CELoss）含义公式二分类交叉熵公式手撕BCELoss多分类交叉熵公式手撕CELossMSELoss（均方误差损失、L2Loss）公式手撕MSELossMSE&CE部分理解分析回归问题为什么不使用交叉熵

L☆★·2022-06-20 07:37

《神经网络与深度学习》习题解答（至第七章）

第二章2-1直观上，对特定的分类问题，平方差的损失有上限(所有标签都错，损失值是一个有效值)，但交叉熵则可以用整个非负域来反映优化程度的程度。从本质上看，平方差的意义和交叉熵的意义不一样。

FrancisQiu·2022-06-20 07:57

sigmoid交叉熵和softmax交叉熵的区别

1、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits原理要求logits与label形状一致，是先对logits做softmax之后，再与label做交叉熵运算loss的输出形状

zcc_0015·2022-06-17 07:40

基于pytorch的MNIST手写数字识别

MNIST数据集包括：60000张训练集28*28的灰度图像及标签10000张测试集28*28的灰度图像及标签二、神经网络结构两层全连通神经网络：输入层：784隐藏层：80（自定）输出层：10三、传播过程四、交叉熵损失函数

仲夏夜之梦xz·2022-06-12 09:11

常用机器学习算法简记

函数转换损失函数：极大似然函数求解算法：梯度上升（特征归一化处理）缺点：对特征的多重共线性敏感NaiveBayes朴素贝叶斯tips：条件概率；GaussianNB要求特征的先验概率为正态分布损失函数：交叉熵损失函数求解算法

TravelingHat·2022-06-05 07:08

【neural networks and deep learning学习笔记】chapter3 改进神经网络的学习方法

交叉熵函数交叉熵函数代码softmax层过度拟合和规范

红点雷龙XL·2022-06-01 07:35

玦☞·2022-06-01 07:22

Image Classification （卷积神经网络基础）

目录1.激活函数1.1.sigmoid激活函数1.2.ReLU激活函数2.卷积层3.池化层4.误差的计算5.CrossEntropyLss交叉熵损失5.1.针对多分类问题（softmax输出，所有输出概率和为

Caoyy686868·2022-06-01 07:44

PyTorch----Softmax函数与交叉熵函数

二分类问题和多分类问题二分类问题：分类任务中有两个类别。比如前面感知机识别香蕉还是苹果，一般会训练一个分类器，输入一幅图像，输出该图像是苹果的概率为p，对p进行四舍五入，输出结果为0或者1，这就是经典的二分类问题。多分类问题：和二分类任务基本相似，最后的输出有多个标签（>=2），需要建立一个分类器可以识别多种水果。在二分类问题中，我们可以用max函数，因为只有两个标签，非黑即白。但是在多分类问题中

B.Bz·2022-05-31 11:42

DeepLearning复习

当我们想要解决分类问题时，为什么我们需要在应用交叉熵损失之前应用Softmax函数？softmax回归跟线性回归一样将输入特征与权重做线性叠加。且同线性回归一样，也是一个单层神经网络。

夏纪·2022-05-31 07:57

关于网络结构输出层加了softmax后，loss训练不下降的问题

小白第一次写，很多地方会显得比较生疏……首先记录的是为什么多分类问题中需要用softmax+crossentropyloss交叉熵函数的配合。

Blossomers·2022-05-28 15:16

语义分割中的 loss function 最全面汇总

crossentropyloss二、weightedloss三、focalloss四、dicesoftloss五、softIoUloss总结：一、crossentropyloss用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失

小殊小殊·2022-05-27 21:39

推荐频道

交叉熵