交叉熵第32页

softmax损失函数-交叉熵

假设=[0，1，0，0]，=[0.3，0.4，0.1，0.2]单个训练样本损失函数(，)=—此损失函数本质上是交叉熵酷文章：交叉熵KL散度（相对熵）说交叉熵之前，先引出KL散度，KL散度用于衡量对于同

madeirak·2022-02-09 21:58

均方差损失函数和交叉熵损失函数的关系

但是它也有一些弊端，本文将重点讨论均方差损失函数存在的问题，并引出交叉熵损失函数。均方差损失函数先回忆一下均

HaloZhang·2022-02-09 14:48

为什么交叉熵和KL散度在作为损失函数时是近似相等的

在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和Kullback-LeiblerDivergence[2]的概念，并了解如何将它们近似为相等。

·2022-02-09 11:59

交叉熵损失函数原理详解

交叉熵损失函数原理详解之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，

顾子豪·2022-02-08 21:14

自然语言处理——5.3 语言模型（数据平滑）

基本约束困惑度定义：对于一个平滑的n-gram，其概率为，可以计算句子的概率:假定测试语料由个句子构成,那么整个测试集的概率为：模型对于测试语料的交叉熵：其中，是测试文本的词数。

SpareNoEfforts·2022-02-06 17:44

[损失函数]——交叉熵

在了解交叉熵之前我们需要关于熵的一些基本知识，可以参考我的上一篇博客[1]。1.信息熵信息熵的定义为离散随机事件的出现概率[2]。

一位学有余力的同学·2022-02-06 01:52

交叉熵——我们如何评估差异

前言机器学习的本质是信息论。在信息论中，首先我们引入了信息熵的概念。认为一切信息都是一个概率分布。所谓信息熵，就是这段信息的不确定性，即是信息量。如果一段信息，我无论怎么解读都正确，就没有信息量。如果一个信息，我正确解读的概率极低，就包含了极大信息量。这个信息量即是一段信息的不确定性即是“信息熵”。信息熵事件的概率分布和每个事件的信息量构成了一个随机变量，这个随机变量的均值（即期望）就是这个分布产

oceanLong·2022-02-05 05:00

详解Softmax及求导过程、Python实现、交叉熵

目录前言一、概率学解释二、Softmax求导1.向量微积分2.Softmax的导数三、Softmax的计算和稳定性1.Python实现Softmax三、Softmax层及其导数四、Softmax和交叉熵损失五

pengyou200902·2022-02-04 16:54

rehh：单倍体/单倍型群体间选择信号分析（基于selective sweep）

令红色一行为focus的coreSNP，那么向下数三个位点，计算它们的多样性（类似于交叉熵的

杨康chin·2022-01-22 18:05

从熵到交叉熵损失的直观通俗的解释

对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。

·2021-12-22 11:22

交叉熵推导

定义：信息量公式：（一个事件发生时，所包含的信息量，发生的概率越低，包含的信息量就越高，比如明天的太阳打东边升起，就是一句几乎不包含信息的话）其中为随机变量的某个特定值，是随机变量的概率质量函数熵公式：（随机变量的信息量的期望值）离散：连续：暂时不讨论相对熵：（KL散度，讨论的是一个概率如果用另一个概率来描述时，它所需要的额外信息量，被称为信息增量）现在存在两个概率与，他们都是随机变量的分布函数，

扎哈_·2021-12-15 14:55

一文弄懂交叉熵损失

引言今天来好好地捋一捋交叉熵损失(CrossEntropyLoss)。从信息熵入手，再到极大似然估计，然后引入KL散度，最后来看KL散度与交叉熵的关系。

愤怒的可乐·2021-12-05 20:10

NLP算法社招面经

内容理解小红书商业化部门NLP-内容理解4面第一面：n时间复杂度找出数组第K大的值说出思路了用快排思想，不过没写出来，不过面试官还行没写出来也让我过了然后问的比较古老的一些Nlp细节比如问你为啥分类任务用交叉熵

周杰伦为啥还不发专辑·2021-11-26 14:45

【机器学习算法】为什么交叉熵可以用作逻辑回归(分类模型)的损失函数 ?

文章目录逻辑回归的损失函数以MLE角度理解交叉熵以信息论角度理解交叉熵信息熵K-L散度(相对熵)交叉熵(CrossEntropy)推导逻辑回归损失对参数的梯度使用逻辑回归实现乳腺癌数据集二分类逻辑回归的损失函数有两种方式可以推导出二分类交叉熵损失函数

helton_yann·2021-11-21 09:25

字节算法实习生

当时投了一下简历，没想到过了…主要做的是跟自然语言处理方面的自我介绍常用分类机器学习算法，我说逻辑回归、决策树、SVM、线性判别分析，然后让我手推交叉熵，让我讲原理，然后我说了个大概，后面就是讨论SVM

aJupyter·2021-11-17 14:42

DataWhale——人工智能、机器学习与深度学习绪论

矩阵的逆矩阵的广义逆矩阵矩阵分解矩阵特征分解常见的概率分布二项分布均匀分布高斯分布***指数分布多变量概率分布条件概率联合概率条件概率和联合概率的关系贝叶斯公式（重点掌握）常用统计量信息论熵(Entropy)联合熵条件熵互信息KL散度，相对熵交叉熵最小二乘估计人工智能定义个人

小陈phd·2021-11-17 10:26

小孩都看得懂的 GAN

weixin_38753422·2021-11-13 16:03

吴恩达_MIT_MachineLearning公开课ch03

比如：交叉熵损失函数用于度量当前拟合系数theta的损失值、Sigmoid激活函数，用于将值压缩至(0，1)区间内作为概率处理、为损失函数以及对应的求导公式加上一个惩罚项等。

立志要去HKUST的金牌插秧王草丛小马子·2021-11-03 10:12

机器学习进阶-贝叶斯网络

相对熵：又称互熵，交叉熵，鉴别信息互信息：信息增益概率公式朴素贝叶斯假设一个特征出现的概率与其他特征独立，每个特征同等重要高斯朴素贝叶斯贝叶斯网络把某个研究系统中设计的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中

yzy_1117·2021-10-23 10:59

PyTorch零基础入门之逻辑斯蒂回归

sigmoid函数二、和Linear的区别三、逻辑斯蒂回归（分类）PyTorch实现Reference学习总结（1）和上一讲的模型训练是类似的，只是在线性模型的基础上加个sigmoid，然后loss函数改为交叉熵

·2021-10-19 14:36

机器学习——Tensorflow、神经网络-7

损失计算-交叉熵损失公式（了解）

lidashent·2021-10-12 16:10

Python机器学习pytorch交叉熵损失函数的深刻理解

目录1.交叉熵损失函数的推导2.交叉熵损失函数的直观理解3.交叉熵损失函数的其它形式4.总结说起交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss」，脑海中立马浮现出它的公式：我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉

·2021-10-12 10:59

理解「交叉熵」损失函数（包含自信息、信息熵、KL散度、交叉熵概念整理）

文章目录引言自信息（self-information）信息熵/香农熵（Entropy）KL散度（Kullback-Leibler（KL）divergence）交叉熵（cross-entropy）分类任务中的交叉熵损失

虾米小馄饨·2021-10-09 22:27

python与R语言手推logistic回归（梯度下降法/牛顿法）

logistic回归是将logit曲线套用在解释变量线性组合上，利用极大似然法进行参数估计，将似然函数（二项分布交叉熵）作为目标函数，利用最优化方法（牛顿法、梯度下降法）进行求解。

Auraro__·2021-10-04 09:58

深度学习中常用的部分损失函数及其数学公式

目录分类损失函数1.交叉熵损失函数回归损失函数1.L1损失函数2.L2损失函数3.smoothL1loss分割损失函数2.diceloss2.Focalloss目标检测损失函数1.IOUloss2.GIOUloss3

零度不知寒·2021-09-27 19:19

面试中遇到的不会的题汇总

炼金:1、为什么分类用交叉熵损失不用MSE损失?2、为什么二分类问题用sigmoid激活?

hdychi·2021-09-02 18:36

通俗易懂——信息和熵

文章目录1信息熵2条件熵3互信息4相对熵（交叉熵，KL散度） 1948年，香农在著名的论文“通信的数学原理”中首次提出了熵（Entropy）的概念，这也解决了信息的度量问题，并量化了信息的作用。

Weiyaner·2021-08-21 18:41

《PyTorch深度学习实践》课堂笔记 Lesson6 使用PyTorch实现Logistic回归

文章目录1.交叉熵2.线性回归和Logistic回归的区别3.实现过程3.1源代码3.2训练结果写在最后1.交叉熵若存在两个分布PD1(x) ,PD2(x)P_{D_1}\left(x\right)\

FeverTwice·2021-08-03 20:43

条件随机场|机器学习推导系列（二十一）

LR的损失函数为交叉熵损失函数，这类模型也叫做对数线性模型，一般地，又叫做最大熵模型（MaxEntropyMo

酷酷的群·2021-08-02 17:12

多标签分类中的损失函数与评价指标

在前面的一篇文章[1]中笔者介绍了在单标签分类问题中模型损失的度量方法，即交叉熵损失函数。同时也介绍了多分类任务中常见的评价指标及其实现方法[2]。

·2021-07-27 19:17

Pytorch深度学习实践第九讲多分类问题

使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.Softmax函数：使用Numpy计算交叉熵损失的过程

啥都不会的研究生←_←·2021-07-22 14:40

动手学深度学习（九+）——softmax分类Fashion-MNIST数据集

文章目录一、Fashion-MNIST数据集1.1认识数据集1.2小批量读取数据二、softmax回归从零开始实现2.1初始化模型参数2.2定义softmax函数及网络模型2.3定义交叉熵损失函数2.4

留小星·2021-07-18 14:18

信息熵，条件熵，相对熵，交叉熵

转自详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵信息是一个很抽象的概念，百度百科中的定义：信息是指音讯、消息、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那信息可以被量化么？可以的！

ltochange·2021-07-12 11:30

2019-11-02

cem是交叉熵然后tf.add_n()这里是把里面的都加一遍。这里你到后面看代码。对于函数的理解。这个变量只用于计数，所以训练那个为false，意思是代为不用训练。这里的你看出来吧其实这函数他能返回，

Dicondor·2021-06-27 00:47

交叉熵损失函数（信息量、信息熵、KL散度）_Focal Loss_

本人在学习FocalLoss时忘记了交叉熵损失的来源，几经阅读其他博文才了解清楚交叉熵的身世，本文是参考别人的博客所写，主要是怕自己忘记，所以写下此博文，方便以后翻阅。

℡ヾNothing-_哥·2021-06-26 15:44

线性回归和逻辑回归的极大似然估计

2）逻辑回归的代价函数为(经过映射后的)二元交叉熵。一、线性回归中心极限定理中心极限定理是指，给定足够大的样本量，无论变量在总体中的分布如何，变量均值的抽样分布都将近似于正态分布。

星光下的胖子·2021-06-26 13:30

熵

交叉熵衡量估计模型与真实概率分布之间差异情况。困惑度代替交叉熵衡量语言模型的好坏。

DDDDavid·2021-06-25 20:02

浅谈交叉熵

一：定义交叉熵（crossentropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。

武耀文·2021-06-24 20:20

MOOC网神经网络与深度学习TensorFlow实践6——分类问题、人工神经网络（1）

分类问题逻辑回归交叉熵损失函数是凸函数，不会出现局部最优解的问题，同时也满足在损失较大时下降比较快，损失较小时下降比较慢的情况。

123梦野·2021-06-23 17:45

信息熵、条件熵、相对熵、交叉熵

自信息简单来说，自信息表述的是随机变量的某个事件发生带来的信息量（一个事件）image-20200403221749825.png信息熵信息熵表述的是随机变量所有事件发生产生的信息量的期望（所有时间）使用更短的编码来描述更可能的事件，使用更长的编码来描述不太可能的事件。可以引出熵和最短编码长度的关系：熵是传输一个随机变量状态所需的最短平均编码长度。image-20200403221954543.p

callme周小伦·2021-06-23 09:05

2019-10-28

深度学习z的那个求导是他自己给的那里注意如果是线性的则二次代价函数更适合，如果是S型函数则交叉熵更好。Tensorflow这个软件需要一层一层地去执行代码！

Dicondor·2021-06-23 02:49

[ML] 交叉熵

1.交叉熵定义交叉熵（CrossEntropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（perplexity）来衡量。

原来是酱紫呀·2021-06-21 03:08

Tensorflow神经网络之多层感知机

softmax（同前面的logistic回归）损失函数：交叉熵Tensorflow实现多层感知机from__future__importprint_funct

AI异构·2021-06-20 16:09

Pytorch损失函数BCELoss,BCEWithLogitsLoss

1.BCELoss该类主要用来创建衡量目标和输出之间的二进制交叉熵的标准。

lgdhang·2021-06-18 21:26

深入浅出机器学习中的几个概念最小二乘最大似然熵交叉熵

教育背景软件专业本科。最近在学习coursera上的斯坦福andraw的课程machinelearning机器学习。对于课程中假设函数、代价函数为什么那样构造很费解。于是整理了下相关概念，这篇是我的学习笔记，也希望对同样刚接触机器学习，且算法、数学、统计学、信息论的基础不是很深，如理工科本科学历基础的同志们有点帮忙。有参考很多人的文字，遥表感谢！未做商业用途，如有侵权，立马删除。一、最小二乘法思想

lemonyk·2021-06-14 06:16

xgboost多分类原理

则多分类的损失函数定义如下：其中是交叉熵损失函数，是惩罚项。如何求解？

一个菜鸟的自我修养·2021-06-08 15:11

信息论，熵，KL散度，交叉熵

信息论交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。1信息量首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下：事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。

水球喵·2021-06-08 08:00

Pytorch框架学习（10）——损失函数

损失函数概念损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异在这里插入图片描述损失函数（LossFunction）：代价函数（CostFunction）：目标函数（ObjectiveFunction）：在这里插入图片描述2.交叉熵损失函数

aidanmomo·2021-06-06 03:54

神经网络的训练

灰色部分表示没有人为介入训练数据和测试数据使用训练数据进行学习,寻找最优的参数使用测试数据评价模型的实际能力仅用一个数据集去学习和评价参数,容易出现过拟合损失函数神经网络中以某个指标为线索寻找最优权重参数,所用的指标为损失函数均方误差:交叉熵误差

0xFFFFFG·2021-06-05 08:24

损失函数（1）：交叉熵

1、自信息定义：由克劳德·香农提出，是与概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。用信息的单位表示，例如bit（以2为底）、nat（以e为底）或者hart（以10为底），使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。（信息的编码长度）假设一个随机变量X取值为x的几率为p(x)，则它的自信息公式为：[图片上传失败...(image-3c2241-1527671842491)]&s

brucep3·2021-06-04 06:56

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