交叉熵

KL散度、CrossEntropy详解

文章目录0.概述1.信息量1.1定义1.2性质1.3例子2.熵Entropy2.1定义2.2公式2.3例子3.交叉熵CrossEntropy3.1定义3.2公式3.3例子4.KL散度（相对熵）4.1公式
@BangBang·2023-12-16 19:06

【深度学习】机器学习概述（一）机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则==a.损失函数==1.0-1损失函数2.平方损失函数（回归问题）3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss
QomolangmaH·2023-12-16 08:10

逻辑回归的损失函数和目标函数

损失函数逻辑回归通常使用对数损失函数（LogLoss），也称为逻辑损失或交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。
NLP_wendi·2023-12-14 18:34

Softmax回归

目录一、Softmax回归关键思想1、回归问题和分类问题的区别2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、交叉熵损失函数二、图像分类数据集1、读取数据集2、读取小批量数据3、整合所有组件三、Softmax
奉系坤阀·2023-12-14 17:07

经典GAN简明原理：LSGAN

常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。
机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

知识蒸馏KL-loss解读

一、KLloss原理hardlabel：训练的学生模型结果与真实标签进行交叉熵loss，类似正常网络训练。
tangjunjun-owen·2023-12-06 18:44

Pytorch中有哪些损失函数?

**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：`nn.CrossEntropyLoss`**3.
高山莫衣·2023-12-06 11:35

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

目录测试TensorFlow是否支持GPU：自动求导：数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape
编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如随机梯度下降SGD）。训练模型：使用训练数据集对模型进行训练
赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

算法工程师面试八股（搜广推方向）

文章目录机器学习线性和逻辑回归模型逻辑回归二分类和多分类的损失函数二分类为什么用交叉熵损失而不用MSE损失？
贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

Softmax与交叉熵：理解神经网络中的重要组成部分

Softmax函数和交叉熵损失函数是神经网络中的重要组成部分，本文将重点介绍和解释Softmax与交叉熵的概念、用途以及它们在神经网络中的作用。
非著名程序员阿强·2023-12-02 19:28

Lesson5 part5 交叉熵、softmax

交叉熵损失只
不愿透露身份的美凌格·2023-12-02 15:36

25_PyTorch的十九个损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss 、CTCLoss、NLLLoss、PoissonNLLLoss 、KLDivLoss等）

1.20.PyTorch的十九个损失函数1.20.1.L1Loss（L1范数损失）1.20.2.MSELoss（均方误差损失）1.20.3.CrossEntropyLoss（交叉熵损失）1.20.4.CTCLoss
涂作权的博客·2023-12-02 14:29

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

目录前言一、均方误差损失函数（TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss
Flanzeeny·2023-12-02 14:26

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了
撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

深度学习毕设项目 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·2023-11-29 20:41

总结一下sigmoid函数

熵代表确定性，熵越小越好，说明确定性越好在这里，因为参照的是真实标签，它的熵是0而交叉熵-熵=相对熵故相对熵在预测情况相对真实情况的时候，相对熵=交叉熵，相对熵越小，说明预测情况越接近真实情况；同理，交叉熵越小
weixin_44194001·2023-11-28 00:48

动手学深度学习(三)---Softmax回归

3.Softmax简洁实现softmax回归一、理论知识回归估计一个连续值分类预测一个离散类别回归单连续数值输出自然区间R跟真实值的区别作为损失分类通常多个输出输出i是预测为第i类的置信度一般我们使用交叉熵用来衡量两个概率的区别将它作为损失其梯度是真实概率和预测概率的区别
释怀°Believe·2023-11-26 20:14

DL Homework 2

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回归问题.首先解释两个函数，下面给出两个函数的定义：平方损失函数是从最小二乘法和欧几里得距离的角度理解的。
熬夜患者·2023-11-26 20:54

斯坦福机器学习 Lecture3

卧槽，吴恩达讲得太好了22:20-41:00接下来我们看交叉熵（逻辑回归）推导逻辑回归定义交叉熵推导今天的机器学习就学到这里，先做作业TODO:here
shimly123456·2023-11-26 05:51

BP神经网络下MNIST字体识别

对损失函数（交叉熵，最小平方差等）进行梯度下降算法（随机梯度下降、mini-batch梯度下降等）求解，尽量避开局部最小值，收敛到全局最优值。
Silence_Dong·2023-11-25 06:03

天池 机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测

交叉熵损失函数：平方损失则过于严格，需要使用更合适衡量两个概率分布差异的测量函数。使用逻辑函数得到概率，并结合交叉熵当损失函数时，在模型效果差的时候学习速度比较快，在模型效果好的时候学习速度变慢。
我在Bilibili上大学·2023-11-24 19:55

InfoNCE Loss公式及源码理解

InfoNCELoss公式及源码理解–从交叉熵损失谈起当谈论到信息论中的损失函数时，InfoNCE（NoiseContrastiveEstimation）和交叉熵损失都是两个关键的概念。
Marlowee·2023-11-24 01:13

机器学习二元分类 & 二元交叉熵 & 二元分类例子

二元交叉熵损失函数深度学习中的二元分类损失函数通常采用二元交叉熵（BinaryCross-Entropy）作为损失函数。
computer_vision_chen·2023-11-20 12:00

第四章 深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时
小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

【论文阅读笔记】Supervised Contrastive Learning

【论文阅读笔记】SupervisedContrastiveLearning摘要自监督批次对比方法扩展到完全监督的环境中，以有效利用标签信息提出两种监督对比损失的可能版本介绍交叉熵损失函数的不足之处，对噪声标签的不鲁棒性和可能导致交叉的边际
luzhoushili·2023-11-19 09:12

计算损失函数C语言,EAST 算法超详细源码解析（四）、损失函数

分类损失对于分类损失，最自然想到的就是交叉熵。在这里，由于在文本框外的点会占多数，即负样本比例较大，因此，可采用类别平衡的交叉熵损失。类别平衡的交叉熵损失在代码实现中，
途大帅·2023-11-15 18:54

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-14 20:11

Pytorch使用多层感知机完成MNIST手写数字识别（更新：LeNet实现Fashion-MNIST手写数字识别）

综述数据集：MNIST手写数字数据集网络架构：定义了一个三层的一个感知机，其中输入层有28*28个结点，输出层有9个结点，隐藏层为512个神经元（模型中隐藏层的个数不用太多就可以）损失函数：使用的是交叉熵损失函数优化器
♡Coisíní♡·2023-11-14 05:13

为什么使用交叉熵作为损失函数

为什么使用交叉熵作为损失函数为什么交叉熵可以作为损失函数交叉熵损失函数的数学原理为什么在分类问题中一般使用交叉熵而不使用均方误差总结参考资料之前在学习分类问题是，突然有个疑问，为什么损失函数变成使用交叉熵了
zju_huster·2023-11-13 13:06

为什么要用“交叉熵”做损失函数

今天看一个在深度学习中很枯燥但很重要的概念——交叉熵损失函数。
董董灿是个攻城狮·2023-11-13 13:32

【pytorch】二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

torch.nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss()函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()函数1、nn.BCELossnn.BCELoss()是二元交叉熵损失函数
Enzo 想砸电脑·2023-11-11 17:11

详细介绍二元交叉熵损失函数，计算过程及优缺点

二元交叉熵损失函数是一种常用的机器学习损失函数，它可以用来衡量训练模型的预测准确性。它通过计算真实标签与预测标签之间的差异来衡量模型的预测准确性。
滚菩提哦呢·2023-11-11 17:10

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式
weixin_30279671·2023-11-11 17:39

对知识蒸馏的一些理解

软损失softloss就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为
重剑DS·2023-11-11 17:38

二元交叉熵(Binaty Cross Entropy)BCE Loss

这是一个二分类问题中常用的Loss损失函数，用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度：y_i是标签1或0，p(y_i)可以理解为对应真实标签y_i的预测标签值。loss越小，则表示预测标签与真实标签越接近；反之loss越大。
森林木有熊·2023-11-11 17:07

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

一直以来看到二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）还以为是很复杂的东西，原来其实是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况，也就是二元交叉熵损失函数其实就是交叉熵损失函数
重剑DS·2023-11-11 17:01

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节

Pytorch使用交叉熵损失函数CrossEntrophy一些需要注意的细节CrossEntrophy（）交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。
Geronimo620·2023-11-11 05:25

pytorch实战 -- 神经网络

softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。通常，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。
python收藏家·2023-11-10 16:25

开发者分享｜『啃书吧：深度学习与MindSpore实践』第二期 回归分析

这一节讲了三个问题：只有一个特征值的线性回归问题简单介绍交叉熵多个属性的线性回归问题关于线性回归的作用，P14有这样一句话很提神：线性回归是一个很简单的算法，使用它可以快速地了解很多关于深度学习的基础知识
昇思MindSpore·2023-11-09 15:01

Tensorflow学习笔记：1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12

驱动版本1-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、（单层）线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归1、sigmoid函数2、交叉熵损失函数
Merlin雷·2023-11-09 12:48

理解交叉熵(Cross Entropy)

交叉熵（Cross-Entropy）是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中，交叉熵通常用于损失函数，用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。
老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

信息量、熵、联合熵、条件熵、相对熵、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离

信息量I(xi)=log1P(xi)=−logP(xi)I(x_i)=log\frac{1}{P(x_i)}=-logP(x_i)I(xi)=logP(xi)1=−logP(xi)信息量（self-information），又译为信息本体，由克劳德·香农（ClaudeShannon）提出，用来衡量单一事件发生时所包含的信息量多寡。任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只
小瓶盖的猪猪侠·2023-11-07 21:41

有关熵、相对熵(KL散度)、交叉熵、JS散度、Wasserstein距离的内容

写在前面最近学了一些关于熵的内容，为增强自己对这些内容的理解，方便自己以后能够温习，随手记录了相关的介绍，可能有不对的地方，敬请谅解。信息量任何事件都会承载一定的信息，事件发生的概率越大，其含有的信息量越少，事件发生的概率越小，其含有的信息量越多。比如昨天下雨了，是一个既定的事实，所以其信息量为0，天气预报说明天会下雨，是一个概率事件，其信息量相对较大。假设XXX是一个离散型随机变量，p(X=x0
Y.IU.·2023-11-07 21:11

Neural Network and Deep Learning-学习笔记2-改进神经网络的学习方法

1.交叉熵代价函数下面这个例子我们可以看到刚开始的学习速度是⽐较缓慢的。对前150左右的学习次数，权重和偏置并没有发⽣太⼤的变化。随后学习速度加快，神经⽹络的输出也迅速接近0.0。
老师我想当语文课代表·2023-11-07 16:06

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

损失函数：交叉熵损失；优化器：随机梯度下降法；评价指标：准确率；1小批量梯度下降法1.0展开聊一聊~在梯度下降法中，目标
熬夜患者·2023-11-06 01:00

样本不均衡之难易不均衡

CrossEntropy对于分类问题，通常我们选择交叉熵作为损失。本文均针对二分类进行说明，多分类的情况可以横向扩展。对于二分类问题来说，其损失CE：样本类别不均衡当我
小蛋子·2023-11-05 11:07

PyTorch入门学习（十三）：损失函数与反向传播

目录一、引言二、损失函数的重要性三、使用交叉熵损失函数四、使用均方误差损失函数一、引言深度学习的核心目标之一是最小化损失函数，以使模型能够更好地适应训练数据。
不吃花椒的兔酱·2023-11-04 15:11

动手学深度学习Pytorch（二）——softmax回归

文章目录1.参考资料2.softmax回归2.1特点2.2回归步骤3.损失函数3.1L2Loss3.2L1Loss3.3Huber'sRobustLoss3.4交叉熵损失1.参考资料[1]动手学深度学习
冠long馨·2023-11-04 14:27

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

image总结a.最小化KL散度其实就是在最小化分布之间的交叉熵b.许多作者使用术语“交叉熵’’特定表示伯努利或softmax分布的负对数似然，但那是用词不当的。
婉妃·2023-11-03 17:04
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