交叉熵第30页

YOLOv5损失函数定义

目录1.YOLOv5的三种损失函数2.交叉熵损失函数1.YOLOv5的三种损失函数损失函数是用来衡量模型预测值和真实值不一样的程度，极大程度上决定了模型的性能。

明天才有空·2022-05-27 07:01

对抗生成神经网络-GAN通俗理解

对抗生成神经网络-GAN通俗理解概念引入对抗生成神经网络效果的演变由来简介生成模型判别器工作原理损失函数--交叉熵损失函数(BCE)拓展-DCGAN网络架构概念引入超分辨率重构图像超分辨率重构(superresolution

丰。。·2022-05-25 07:19

【人工智能-作业3：例题程序复现 PyTorch版】

求梯度的比较和总结二、更改激活函数1.激活函数改用PyTorch自带函数torch.sigmoid()2.激活函数Sigmoid改变为Relu三、更换损失函数1.使用PyTorch计算损失函数2.使用交叉熵计算损失函数四

wuguanfengyue122·2022-05-24 07:24

深度学习：标签平滑（Label Smoothing Regularization）

文章目录1.标签平滑的作用—防止过拟合2.传统的交叉熵损失计算3.带有标签平滑的交叉熵损失的计算4.标签平滑与传统的交叉熵损失的比较与分析5.标签平滑的应用场景1.标签平滑的作用—防止过拟合在进行多分类时

陈壮实的编程生活·2022-05-23 10:04

YOLOX改进之损失函数修改（下）

文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–定位损失环境：pytorch1.8修改内容：（1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss（2）定位损失更换：IOU

你的陈某某·2022-05-23 07:21

Python吴恩达深度学习作业3 - 1层隐藏层的神经网络

你将学到如何：实现具有单个隐藏层的2分类神经网络使用具有非线性激活函数的神经元，例如tanh计算交叉熵损失实现前向和后向传播1-安装包让我们首先导入在作业过程中需要的所有软件包。

Puzzle harvester·2022-05-22 07:27

Pytorch 学习（四）：Pytorch 实现 Softmax 回归

Pytorch版）github项目一般步骤构建数据集和以batch为单位的数据读取构建模型及其初始化、损失函数、下降方法训练网络及评估方法一：造轮子法从零搭建Softmax回归有三个关键点Softmax方法实现交叉熵函数实现精度评估实现

RememberUrHeart·2022-05-18 07:30

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解

Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解常用激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数线性激活函数Softmax激活函数损失函数均方误差平均绝对误差分类交叉熵系列链接常用激活函数使用激活函数可以实现网络的高度非线性

盼小辉丶·2022-05-15 13:29

tensorflow基础入门篇（二）——Keras

—第二章节文章目录tensorflow基础入门——第二章节2.Keras2.1WHYKERAS2.1.2图片读取处理2.1.3NHWC与NCHW2.2神经网络原理2.2.1softmax回归2.2.2交叉熵损失

蛋糕店老板·2022-05-15 07:31

实现多分类

此外，在机器学习中，通常采用独热编码的方式来表示类别标签，使用多分类交叉熵损失函数计算预测值和标签值之间的误差。以上这些也是编程实现多分类问题时，需要注意的与二分类程序的不同之处，另外，在多分类任务中

xuechanba·2022-05-13 07:44

入门tensorflow笔记之神经网络优化

主流的计算loss的方法：mse（meansquarederror均方误差）、自定义、ce(crossentropy交叉熵)栗子：预测酸奶日销量

韩韩的博客·2022-05-13 07:19

[作业/人工智能] 作业3：例题程序复现 PyTorch版

【作业3】的反向传播的实现方法激活函数使用Pytorch自带的torch.sigmoid()再修改激活函数为Relu损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代损失函数修改为交叉熵函数改变步长权值

車鈊·2022-05-13 07:00

TensorFlow笔记_神经网络优化

目录1.预备知识2.神经网络复杂度3.学习率4.激活函数4.1Sigmoid函数4.2Tanh函数4.3ReLU函数4.4LeakyReLU函数5.损失函数5.1均方差5.2交叉熵6.欠拟合与过拟合7.

精灵耶·2022-05-13 07:27

信息量、熵、相对熵与交叉熵的理解

一、信息量信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。“太阳从东方升起了”这条信息没有减少不确定性。因为太阳肯定从东面升起。这是句废话，信息量为0。“吐鲁番下中雨了”（吐鲁番年平均降水量日仅6天）这条信息比较有价值，为什么呢，因为按统计来看吐鲁番明天不下雨的概率为98%（1-6/300），对于吐鲁番下不下雨这件事，

阿丢是丢心心·2022-05-12 10:57

损失函数及其代码实现

1.均方误差importnumpyasnpdefmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)2.交叉熵误差importnumpyasnpdefcross_entropy_error

feiwen110·2022-05-10 11:19

Pytorch 05天——感知机、链式法则、反向传播算法、交叉熵

一、感知机单层感知机多层感知机链式法则链式法则的验证反向传播算法一.MLP反向传播多层感知机反向传播交叉熵熵（Entropy）交叉熵（CrossEntropy）二分对于分类问题为什么不用MSE1、sigmoid

努力奔跑的憨憨啊·2022-05-10 07:30

深度学习图像处理入门

信号的前向传播和误差的反向传播）卷积层：卷积核（激活函数sigmoid，Relu，softmax）池化层：对数据进行稀疏处理，减少数据运算量（上采样，下采样）误差计算：CrossEntropyLoss交叉熵损失

###_###_###·2022-05-08 07:13

python人工智能tensorflow常见损失函数LOSS汇总

目录前言运算公式1均方差函数2交叉熵函数tensorflow中损失函数的表达1均方差函数2交叉熵函数例子1均方差函数2交叉熵函数前言损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距。

·2022-05-05 16:08

自己动手写神经网络（一）——初步搭建全连接神经网络框架

实验题目需要实现的网络结构如下，有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，并且隐藏层的激活函数为Relu函数，输出层的激活函数为softmax函数，损失函数为交叉熵函数：步骤1数据集的下载与处理2构造全连接层

stepondust·2022-05-02 07:21

为什么使用onehot 独热编码的形式？

直接原因.卷积神经网络进行分类任务时，需要进行softmax运算，输出每一个类别的概率值，将标签设置为onehot的形式，能够更好的表征图像的类别属性，再使用交叉熵损失函数的时候，能够得到更高的分类效果

捣蛋鬼233·2022-05-01 19:49

人工智能与漏洞识别-devign【1】（复现）

项目地址https://github.com/epicosy/devign查找相关资料了解AST抽象语法数https://zhuanlan.zhihu.com/p/102385477交叉熵损失函数（CrossEntropy

chales_cai·2022-04-30 07:06

深度神经网络（DNN）的反向传播算法简要总结

第一个问题目标方程是损失函数（lossfunction），根据问题本身会有差异；比如分类问题，我们常用交叉熵（crossentropy）作为损失函数，这样能

Efred.D·2022-04-29 07:51

AI深度学习

损失函数：１、绝对值损失函数２、平方损失函数（回归任务）３、指数损失函数４、交叉熵损失函数（分类任务）正则化：L1正则化是指权值向量中各个元素的绝对值之和，可以实现让参数矩阵稀疏，让参数稀疏的好处，可以实现对特征的选择

audiocool·2022-04-27 07:20

深度学习基础之代价函数

文章目录一、代价函数概述二、代价函数的原理三、常见的代价函数1.二次代价函数(quadraticcost)2.交叉熵代价函数(cross-entropy)3.对数似然代价函数(log-likelihoodcost

陈小虾·2022-04-26 07:31

深度学习：激活函数、损失函数、优化函数的区别

常见的损失函数包括：最小二乘损失函数、交叉熵损失函数、回归中使用的s

三石目·2022-04-26 07:59

Paper Reading - Loss系列 - 深度学习中各种常见Loss与组合综述[WIP]

目录回归误差交叉熵CEBCECEFocalLossDiceLossLovasz-SoftmaxLoss更多可见计算机视觉-Paper&Code-知乎本文主要希望总结下目前学术与业界常用到的Loss函数以及其对应的优缺点回归误差两种

子韵如初·2022-04-25 07:13

动手学深度学习(pytorch版本) | 第三章：深度学习基础

文章目录3.1线性回归3.1.1线性回归的节本要素3.1.2线性回归的表示方法3.4softmax回归3.4.5交叉熵损失函数3.4.6模型预测及评价3.4.7小结3.5图像分类数据集（Fashion—MNIST

我是真的菜啊啊·2022-04-23 07:45

动手学深度学习笔记（四） ——分类问题（softmax回归）

文章目录1.1.1分类问题1.1.2网络架构1.1.3softmax运算1.1.4小批量样本的矢量化1.1.5损失函数1.1.5.1对数似然1.1.5.2softmax及其导数1.1.5.3交叉熵损

.别拖至春天.·2022-04-22 12:51

AI常见面试35题

1.为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失交叉熵做损失函数，训练时传播的梯度和训练误差是成正比的（单调），而当采用均方误差做损失函数时，训练时传播的梯度和训练误差不是成正比的（非单调），具体表现是，训练误差从

愤怒的李小白·2022-04-20 16:54

交叉熵在深度学习中的实践应用

交叉熵在深度学习中的实践应用flyfish理论说明一张图说明Multi-Class分类和Multi-Label分类的区别假设一共有C类，这样一共有3类，一张图里只有一个目标，表示label的向量里只有一个

TheOldManAndTheSea·2022-04-14 16:13

二、机器学习基础4

2.交叉熵代价函数（cro

满满myno·2022-04-14 07:33

【CV/Matlab系列】基于图像分割的matlab GUI界面实现

1、前言2、图像分割GUI界面2.1、初始界面2.2、多种分割算法处理后1、前言在大学毕设中，要求实现多种图像分割算法的matlabGUI界面，包括的图像分割算法有：局部阈值分割分水岭分割区域生成分割交叉熵分割

SoaringLee·2022-04-11 22:33

最详细的语义分割---07交叉熵到底在干什么？

目前深度学习中基本都会用到交叉熵作为损失函数，那么为什么不使用别的函数作为损失函数，而要选择交叉熵呢？多类的交叉熵到底该如何计算？熵什么是熵？在信息论中，熵其实就是衡量信息量的一个指标。

正在学习的浅语·2022-04-10 08:41

基于pytorch手动实现softmax回归

softmax回归的难点主要是对于交叉熵损失函数的设计和理解，可以看我的另一篇博客：（https://blog.csdn.net/weixin_41806489/article/details/109190353

摩天崖FuJunWANG·2022-04-10 00:55

pytorch学习笔记——手动实现loss函数

这里写目录标题1.手动实现BCELoss损失函数2.手动实现CrossEntropyLoss损失函数1.手动实现BCELoss损失函数BCELoss损失函数，又称“二元交叉熵损失函数（binarycrossentropyloss

冲上云霄！·2022-04-10 00:19

pytorch各种交叉熵函数的汇总具体使用

一、引言最近被pytorch的各种交叉熵损失弄迷糊了，现在我所知道的交叉熵损失有：torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.BCELoss()torch.nn.BCEWithLogitsLoss

搞视觉的张小凡·2022-04-10 00:43

【Pytorch学习笔记】4.细讲Pytorch的gather函数是什么——从Softmax回归中交叉熵损失函数定义的角度讲述

文章目录gather函数：原始数据矩阵根据索引矩阵取到对应值矩阵可以先看看的例子官方文档解释从交叉熵损失函数定义的角度理解gather函数的使用torch.gather()gather函数：原始数据矩阵根据索引矩阵取到对应值矩阵我们在学习

takedachia·2022-04-10 00:41

深入理解PyTorch中的gather函数

在书里面，关于gather函数原文是这样叙述的：上一节中，我们介绍了softmax回归使用的交叉熵损失函数。为了得到标签的预测概率，我们可以使用gather函数。

vyacheslavkorotki·2022-04-10 00:11

对比学习知识扩展——一堆奇奇怪怪的loss，快把我压死了orz...

1.交叉熵loss和对比loss区别交叉熵loss是最后结果过一层fc然后进行softmax。

一只想飞的咸鱼君·2022-04-06 07:55

为啥损失函数很多用的都是交叉熵（cross entropy）

nn.CrossEntropyLoss()函数计算交叉熵损失用法：output是网络的输出，size=[batch_size,class]#如网络的batchsize为128，数据分为10类，则size

ning++·2022-04-04 07:12

pytorch lstm时间序列预测问题踩坑

这里写目录标题1.做时间序列问题2.问题1.数据集自己做，为多个输入对应多个或一个输出2.损失函数注意：不能用交叉熵nn.CrossEntropyLoss()注意2：真实值（目标值）必须是两个维度，否则会警告

认真学习pytorch·2022-03-26 07:31

7.激励函数(激活函数)

什么是激励函数--常见的激励函数--如何选用激励函数--TensorFlow中激励函数的相关接口汇总--小结什么是激励函数在计算机深度学习时，总会经常遇到一些之前完全没有听说过的词汇，比如激励函数、卷积、池化、交叉熵

TensorFlow开发者·2022-03-23 14:55

python实现softmax函数、sigmoid函数、 softmax 交叉熵loss函数、sigmoid 交叉熵loss函数

编辑器：jupyternotebookTensorflow2.0计算用了两种方法numpy&tensorflow，建议tensorflowimporttensorflowastfimportnumpyasnp实现softmax函数#npdefsoftmax(x):x_exp=np.exp(x)x_sum=np.sum(x_exp,axis=1,keepdims=True)prob_x=x_exp/

下雨了吗？·2022-03-22 17:46

keras训练模型时绘出每个epoch的accuracy和loss

keras训练模型时绘出每个epoch的accuracy和loss一、绘制模型训练过程中的accuracy和loss二、绘制训练好的模型测试过程中的accuracy和loss1.交叉熵损失函数2.评估accuracy_score

jarreyer·2022-03-18 07:33

机器学习基础：交叉熵损失（Machine Learning Fundamentals: Cross Entropy Loss）

前言交叉熵损失函数是分类问题里面一个非常常用的函数，本文就其物理意义进行两方面解读，一是从信息论的角度，另一个是从概率密度估计的角度来讲。

我就是王钢蛋·2022-03-16 07:32

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数，其具体公式为：1.交叉熵损失函数由来交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性

误入cv的渣硕一枚~·2022-03-16 07:58

【深度学习】Softmax和交叉熵损失是什么？香农信息量、熵、交叉熵又是什么？

这之前了解一下softmaxsoftmaxsoftmax的一些概念，区别于maxmaxmax，softmaxsoftmaxsoftmax的特点就在于他的softsoftsoft，有点像聚类里的软聚类和硬聚类的区别类似，softmaxsoftmaxsoftmax会给出属于各个类别是概率，而非直接归为某个类别。softmaxsoftmaxsoftmax计算也非常简单，公式如下：Softmaxi=ei∑

聊北辰同学·2022-03-16 07:57

深度学习必须熟悉的损失函数：交叉熵损失函数

望江人工智库深度学习系列文章为什么需要交叉熵代价函数人类却能够根据明显的犯错快速地学习到正确的东西。相反，在我们的错误不是很好地定义的时候，学习的过程会变得更加缓慢。

weixin_34221036·2022-03-16 07:25

交叉熵损失函数公式_详解机器学习中的损失函数之交叉熵

我在看paper的时候发现对于交叉熵的理解又有些遗忘，复习了一下之后，又有了一些新的认识。故写下本文和大家分享。

weixin_39758494·2022-03-16 07:25

深度学习 | 交叉熵损失函数

文章目录CrossEntropyErrorFunction一，信息量二，熵三，相对熵（KL散度）四，交叉熵五，交叉熵损失函数参考CrossEntropyErrorFunction交叉熵损失函数一，信息量信息量

JUST LOVE SMILE·2022-03-16 07:48

推荐频道

交叉熵