交叉熵第31页

深度学习中的优化标准：交叉熵与均方误差

1、《TensorFlow实战Google深度学习框架》——4.2.1经典损失函数（交叉熵、均方误差）这篇文章清晰地讲清楚了深度学习中的两大经典损失函数。

粒米LALA·2022-03-16 07:17

超详细超容易理解经典损失函数：交叉熵（附tensorflow）

每次都是看了就忘，看了就忘，从今天开始，细节开始，推一遍交叉熵。我的第一篇CSDN，献给你们（有错欢迎指出啊）。一.什么是交叉熵交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。

君子当自强不息·2022-03-16 07:45

【学习笔记】标签噪声下用于鲁棒性学习的对称交叉熵损失函数

这是一篇ICCV2019的论文，论文地址：ICCV2019OpenAccessRepository(thecvf.com)https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Wang_Symmetric_Cross_Entropy_for_Robust_Learning_With_Noisy_Labels_ICCV_2019_paper.htm

Ace2NoU·2022-03-16 07:35

交叉熵损失理解

刚开始学习神经网络解决分类问题时，对交叉熵损失总是理解起来很模糊，不清楚从何而来，为什么用。网上的讲解大部分只侧重一个角度，看了还是云里雾里。我以至今学习和实践经验，梳理一下个人理解。

不佛·2022-03-16 07:33

详解机器学习损失函数之交叉熵

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。

TechFlow·2022-03-16 07:00

常用损失函数：交叉熵损失

目录什么是损失函数均方误差与交叉熵为什么要使用交叉熵交叉熵与KL散度之间的关系参考文献什么是损失函数对于损失函数网上已经有充分的解释：“机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为目标函数

愚者吃鱼·2022-03-16 07:58

分类准确率和交叉熵损失的变化关系

目录1.背景2.基本概念2.1准确率2.2交叉熵损失3.两者之间的变化关系4.引用1.背景最近做实验（分类问题）的过程中发现，随着训练集的平均交叉熵损失（AverageCrossEntropy，ACE）

NODIECANFLY·2022-03-16 07:58

Jsper0420·2022-03-16 07:53

Python深度学习基础（二）——反向传递概念透彻解析以及Python手动实现

反向传递概念透彻解析以及Python手动实现前言最简单的反向传递乘法层加法层激活函数的反向传递Relu层Sigmoid层带交叉熵误差的SoftMax层前言我们在感知机中采用了梯度下降的方式实现了参数的优化

艾醒·2022-03-16 07:51

YOLOX改进之损失函数修改（上）

文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–置信度预测损失环境：pytorch1.8损失函数修改内容：（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

你的陈某某·2022-03-15 07:30

【神经网络-数据分类】利用卷积神经网络（CNN）对数据进行分类

以下为卷积神经网络数据分类的大致结构，采用Adam作为优化器，交叉熵作为损失函数。

ZhuojunChen·2022-03-14 09:55

CS224N刷题——Assignment1.3_word2vec

假设在预测中使用交叉熵损失函数，单词o是预期单词（在one-hot标签向量中的第o个元素是1），推导关于的梯度。提示：使用问题2中的符号会有帮助。例如，让作为每个词的so

韩明宇·2022-03-14 07:27

（tensorflow笔记）神经网络中的一些关键概念（学习率、激活函数、损失函数、欠拟合和过拟合、正则化和优化器）

目录1.神经网络复杂度空间复杂度时间复杂度2.学习率策略指数衰减学习率分段常数衰减3.激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLU建议4.损失函数均方误差损失函数交叉熵损失函数自定义损失函数

克里斯大炮·2022-03-14 07:23

拓端tecdat|Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化

相反，多项逻辑回归算法是逻辑回归模型的扩展，涉及将损失函数更改为交叉熵损失，并将概率分布预测为多项概率分布，以原生

拓端研究室·2022-03-12 13:31

李宏毅机器学习(2017)学习笔记——5-逻辑回归

目录1.逻辑回归的步骤1.1步骤一：定义函数集合1.2步骤二：函数的好坏1.2.1交叉熵1.2.2为什么不使用MSE1.3找一个最好的函数1.4逻辑回归和线性回归的比较2.生成式与判别式3.多分类4.逻辑回归的局限性补充

xixi_twinkle·2022-03-11 07:16

机器学习笔记——逻辑回归之二分类

4.2似然函数估计/交叉熵损失4.3凸函数优化理论4.4交叉熵损失与平方损失比较一、什么是逻辑回归？逻辑回归（LogisticRegression）。虽然逻辑回归叫回归但却是用

AgentSmart·2022-03-11 07:39

PyTorch手写数字数据集进行多分类

目录一、实现过程0、导包1、准备数据2、设计模型3、构造损失函数和优化器4、训练和测试二、参考文献一、实现过程本文对经典手写数字数据集进行多分类，损失函数采用交叉熵，激活函数采用ReLU，优化器采用带有动量的

·2022-03-09 11:21

机器学习手写多层神经网络实现猫的识别

准备第三方库加载数据查看数据测试结果先定义前向传播中的线性部分线性激活部分用交叉熵损失函数计算代价定义sigmoid和Relu激活函数反向传播部分完整反向传播函数反向传播模型更新参数多层神经网络模型开始训练训练结果用训练好的参数预测自己的图片我们来说一下步骤

wan.J·2022-03-09 08:30

2021年3月17日，机器学习算法岗实习岗面试题6道

常见的损失函数：0-1损失函数，绝对值损失函数，log对数损失函数，平方损失函数，指数损失函数，hinge损失函数，交叉熵损失函数等。

niuyunpang·2022-03-07 07:12

机器学习的信息量，熵，交叉熵，相对熵(KL散度)，条件熵，联合熵，互信息的区别

机器学习信息量信息熵（熵）条件熵联合熵互信息（信息增益）交叉熵相对熵Kullback–Leiblerdivergence(KL散度)信息量信息量的大小可以衡量事件的不确定性或发生的惊讶程度，具体事件的信息量随其概率的递增而递减

刺猬文川Zivid·2022-03-06 07:39

计算机机器视觉原理之全连接神经网络1

（宽度设计)四.损失函数SOFTMAX操作交叉熵损失对比多雷支撑向量机损失五.优化算法基于计算图一图像表示直接利用原始像素作为特征，展开为列向量。

小米渣1·2022-03-05 10:55

计算机视觉与深度学习第四章：全连接神经网络

第四章全连接神经网络计算机视觉与深度学习本节重点一、分类模型1.多层感知器全连接神经网络权值全连接神经网络与线性分类器区分全连接神经网络绘制及命名2.激活函数网络结构设计激活函数缺陷激活函数选择二、损失函数1.SOFTMAX与交叉熵

113之落·2022-03-05 10:47

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络

CV-XUEBA篇3地址：计算机视觉与深度学习-线性分类器目录全连接神经网络1、线性分类器的权值2、全连接神经网络与线性不可分3、全连接神经网络绘制与命名4、激活函数5、神经网络结构设计6、SOFTMAX7、交叉熵损失

NanKom·2022-03-04 07:00

人工智能面试总结-代价函数与损失函数

说说交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别？用公式说明下交叉熵函数与最大似然函数联系？说说Sigmoid作为激活函数时为什么要用交叉熵损失函数而不用均方误差损失函数？说说交叉熵损失函数（Cros

啥都生·2022-03-03 07:19

知识卡片信息熵

交叉熵crossentropy交叉熵在神经

「已注销」·2022-03-03 07:41

RNN softmax函数交叉熵损失公式的反向传播

RNN网络中，如果某一步骤有输出值，可采用交叉熵定义其损失函数，下面推导了单步传播时，由y_hat（输出值），y（标签）反向传播时的误差传播公式。

大叔变码农·2022-02-28 07:01

softmax函数及交叉熵损失函数求导

1.softmax函数使用softmax函数主要是为了解决多分类问题，在一个分类神经网络中，该函数能够将多个神经元的输出转换到（0,1）之间，可以当概率来理解，这样就可以取其中最大值当做被分到哪一类。假设一组神经元的输出为a[n]a[n]a[n]，那么pip_ipi就可以表示为：pi=eai∑j=1neajp_{i}=\frac{e^{a_i}}{\sum_{j=1}^{n}e^{a_j}}pi=

zzllg·2022-02-28 07:26

交叉熵损失函数优缺点_谈谈交叉熵损失函数

一.交叉熵损失函数形式现在给出三种交叉熵损失函数的形式，来思考下分别表示的的什么含义。--式子1--式子2--式子3解释下符号，m为样本的个数，C为类别个数。

weixin_39735012·2022-02-28 07:25

交叉熵损失函数，softmax与数值稳定性

文章目录1.交叉熵损失函数1.1交叉熵损失函数的数学原理1.2交叉熵损失函数的直观理解2.softmax与数值稳定性2.1exe^xex数值溢出问题2.2在TensorFlow中，自定义交叉熵损失函数-

小孟Tec·2022-02-28 07:44

交叉熵损失函数(Cross Entropy Error Function)与均方差损失函数(Mean Squared Error)

项目github地址：bitcarmanleeeasy-algorithm-interview-and-practice欢迎大家star，留言，一起学习进步1.均方差损失函数(MeanSquaredError)均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。计算方式也比较简单MSE=1N(y^−y)2MSE=\frac{1}{N}(\haty-y)^2MSE=N1(y^−y)2其中，N

bitcarmanlee·2022-02-28 07:09

神经网络中的激活函数与损失函数&深入理解推导softmax交叉熵

神经网络中的激活函数与损失函数&深入理解softmax交叉熵前面在深度学习入门笔记1和深度学习入门笔记2中已经介绍了激活函数和损失函数，这里做一些补充，主要是介绍softmax交叉熵损失函数。

如魔·2022-02-28 07:01

用pytorch踩过的坑

知乎土豆https://www.zhihu.com/people/FesianXupytorch中的交叉熵pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段，里面是内置了softmax

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-02-26 09:00

cs224n学习笔记2

任务是识别出文本中的词向量的词性和类别词窗口分类模型的思路是在对单词分类时，考虑该词汇和其周围的单词窗口，将包含中心词和上下文的窗口拼接成列向量放入分类器中训练得到其分类Softmax分类器将输入向量与参数矩阵相乘，然后通过softmax函数计算各分类概率交叉熵损失函数为缺点在于只能

TARO_ZERO·2022-02-26 07:18

Python多项式Logistic逻辑回归进行多类别分类和交叉验证准确度箱线图可视化

相反，多项逻辑回归算法是逻辑回归模型的扩展，涉及将损失函数更改为交叉熵损失，并将概率分布预测为多项概率分布，以原生支持多类分类问题。在本教程中

·2022-02-23 17:59

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第4章神经网络的学习

目录第4章神经网络的学习4.1从数据中学习4.1.1数据驱动4.1.2训练数据和测试数据4.2损失函数4.2.1均方误差4.2.2交叉熵误差4.2.3mini-batch学习4.2.4mini-batch

feiwen110·2022-02-22 07:32

2022.02.16【读书笔记】|基于深度学习的生命科学第2章深度学习概论（下）

如果y表示概率分布时，损失函数长选择交叉熵函数改进模型，寻找使平均损失最小化的参数值梯度下降算法\theta←\theta-

穆易青·2022-02-21 07:19

Weighted cross entropy and Focal loss

Weightedcrossentropy 如果对交叉熵不太了解的请查看，彻底理解交叉熵 加权交叉熵思想是用一个系数描述样本在loss中的重要性。

xingzai·2022-02-19 15:14

交叉熵以及相对熵的理解

目录熵交叉熵相对熵熵我们现已知的一个概念是，“熵”可以表示一个系统的混乱程度，从数学上来讲也是求期望的过程，是信息量与其对应概率相乘的结果。

爱吃肉的鹏·2022-02-17 07:55

Focal Loss

源码：[https://github.com/facebookresearch/Detectron)2.FocalLoss交叉熵损

crishawy·2022-02-16 18:15

soft label 交叉熵loss的实现

参考：https://blog.csdn.net/Hungryof/article/details/93738717

漫彻思特·2022-02-16 06:49

统计学习：逻辑回归与交叉熵损失（Pytorch实现）

1.Logistic分布和对率回归监督学习的模型可以是概率模型或非概率模型，由条件概率分布\(P(Y|\bm{X})\)或决策函数(decisionfunction)\(Y=f(\bm{X})\)表示，随具体学习方法而定。对具体的输入\(\bm{x}\)进行相应的输出预测并得到某个结果时，写作\(P(y|\bm{x})\)或\(y=f(\bm{x})\)。我们这里的Logistic分类模型是概率模

orion-orion·2022-02-14 11:00

信息量、熵和交叉熵

总结信息量利用概率倒数的对数对事件的稀缺性进行衡量熵是一个随机系统信息量的期望交叉熵用于衡量两个概率分布之间的差异信息量：信息量是对事件发生概率的度量，一个事件发生的概率越低，则这个事件包含的信息量越大

JackMeGo·2022-02-13 12:34

pytorch 损失函数及其应用代码详解

1、criterion=nn.CrossEntropyLoss():交叉熵函数criterion(prediction,lable)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，能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值

深度学习努力中·2022-02-12 19:36

相对熵和交叉熵及其联系和区别

前提信息指音讯、信息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。获取信息的主要方法是六何法。信息可以减少事件的不确定性。因为信息反映事物内部的属性、状态、结构、相互联系以及与外部环境的互动关系，从而减少事件的不确定。信息的现代定义：信息是物质、能量、讯息及其属性的标示；信息是确定性的增加；信息是事物现象及其属性标识的集合。信息量用于度量事件的不确定性。事件的发生具有不确定性，这种不

凉拌东坡肉·2022-02-11 20:18

交叉熵损失函数和focal loss

交叉熵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。是分类问题中经常使用的一种损失函数。

骆旺达·2022-02-11 17:15

交叉熵损失函数学习笔记

文章目录交叉熵损失函数1信息量2信息熵3相对熵（KL散度）4交叉熵4.1二分类4.2多分类5小结6.参考资料交叉熵损失函数交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用户度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵

healer-c·2022-02-11 07:53

机器学习、深度学习面经（未完待更）

ML、DL面经MLQ.交叉熵公式Q.为什么决策树之前用PCA会好一点Q.如何解决过拟合？（字节）Q.SVM推导Q.SVM如果不用对偶怎么做？

大白羊_Aries·2022-02-11 07:53

一文彻底搞懂信息熵、相对熵、交叉熵和条件熵（含例子）

熵：就是描述信息的不确定的程度，统计学中，对事件的发生情况可以通过概率P定量的描述出来，熵也是一种统计学定量描述，是对信息的不确定程度的描述，这种描述也是通过“概率P”来描述的。对于某个事件的信息熵的计算公式如下：式中X代表事件，事件X的发生存在n中可能性，当我们知道每一种可能性情况下的发生概率值时，就能通过上式子计算得到信息熵值。【例子】序号事件概率p信息量IA电脑正常开机0.7-log(p(A

码农的科研笔记·2022-02-11 07:52

人工智能入门学习笔记（三）(PyTorch)

ArtificialNeuralNetwork-Back-Propagationpass代码、输出结果、结果分析图代码结果输出：结果分析图：知识框架原理概述损失函数MSE(MeanSquareError)均方误差CE(CrossEntropy)交叉熵信息量熵相对熵

Jerome_Fan·2022-02-11 07:51

一文绝对让你完全弄懂信息熵、相对熵、交叉熵的意义《繁凡的深度学习笔记》第 3 章分类问题与信息论基础（中）（DL笔记整理系列）

《繁凡的深度学习笔记》第3章分类问题与信息论基础（中）（逻辑回归、信息论基础、Softmax回归）（DL笔记整理系列）[email protected]://fanfansann.blog.csdn.net/https://github.com/fanfansann/fanfan-deep-learning-note作者：繁凡version1.02022-1-20声明：1）《繁凡的深度学

繁凡さん·2022-02-11 07:43

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