交叉熵第33页

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

都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（三）-- 损失函数篇

书接上文，该篇文章来给大家介绍“选择对象的标准”--损失函数，损失函数种类繁多，各式各样，不仅包括单损失函数，而且也包括多损失函数，但是最常使用的还是经典的均方误差损失函数和交叉熵损失函数，所以本篇文章重点介绍这两种损失函数

奋斗丶·2021-05-30 13:25

pytorch 实现二分类交叉熵逆样本频率权重

通常，由于类别不均衡，需要使用weightedcrossentropyloss平衡。definverse_freq(label):"""输入label[N,1,H,W],1是channel数目"""den=label.sum()#0_,_,h,w=label.shapenum=h*walpha=den/num#0returntorch.tensor([alpha,1-alpha]).cuda()#

·2021-05-24 12:17

基于KL散度、JS散度以及交叉熵的对比

KL散度、JS散度和交叉熵三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标。不同之处在于它们的数学表达。对于概率分布P(x)和Q(x)1）KL散度（Kullback–Leiblerdive

·2021-05-24 10:39

解决pytorch中的kl divergence计算问题

KLdivergencedifferentresultsfromtf，kldivergence在TensorFlow中和pytorch中计算结果不同，平时没有注意到，记录下一篇关于KL散度、JS散度以及交叉熵对比的文章

·2021-05-24 10:06

pytorch交叉熵损失函数的weight参数的使用

首先必须将权重也转为Tensor的cuda格式；然后将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输入值。

·2021-05-24 09:08

信息熵，KL散度，交叉熵

#信息熵，KL散度，交叉熵>**写在前面**>KL散度只是作为距离度量的一种“不完美”的手段，其被提出的出发点不是为了距离度量##信息熵信息熵是==系统信息含量的量化指标==。

czhccc·2021-05-23 14:03

生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建

生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressivemodels）简介PixelRNN使用TensorFlow2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型

盼小辉丶·2021-05-21 14:12

【图像分割】基于matalb灰狼算法最小交叉熵多阈值图像分割【含Matlab源码 903期】

一、简介1前言：灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。2算法原理：灰狼隶属于群居生活的犬科动物，且处于

紫极神光（Q1564658423）·2021-05-18 23:34

【机器学习】交叉熵做损失函数 BCE loss

参考文章:为什么用交叉熵做损失函数详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵这边做摘抄目录1.信息熵2.相对熵(KL散度)3.交叉熵使用交叉熵的原因1.信息熵信息熵是消除不确定性所需信息量的度量。

chentao326·2021-05-18 23:43

交叉熵反向传播推导及pytorch实现

本文主要参考反向传播之一：softmax函数，添加相应的pytorch的实现softmax函数定义及简单实现记输入为，标签为,通过softmax之后的输出为，则：其中，pytorch库函数和手动实现：defseed_torch(seed=1234):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)

习惯了千姿百态·2021-05-17 11:33

亲手实现决策树（一）

1.整体思路准备函数依据某个feature对数据进行分割为set_1,set_2-->divide_set分别对set_1,set_2的分类结果进行统计-->unique_count根据统计的结果计算交叉熵

海街diary·2021-05-17 02:14

Tensorflow如何对VGG19做L2正则化

出现loss除了迭代的第一个值，其余输出均是0.693174百度解决方法，发现需要在全连接层的权重加权重衰减（l2正则化）在把权重衰减loss和交叉熵loss添加到总loss里。

小王子威威·2021-05-17 01:31

多标签和多分类，别再分不清了

目录第一节什么是多标签和多分类第二节什么时候用多标签和多分类第三节多分类怎么做第四节多标签怎么做第五节交叉熵（5.1）什么是交叉熵？

Aoulun·2021-05-14 20:07

百面机器学习—12.优化算法

1.2均方根误差—RMSE1.3平均绝对值误差—MAE（L1损失）1.4Huber损失函数—平滑的平均绝对误差1.5Log-Cosh损失1.6分位数损失函数2.分类问题中的损失函数2.1对数损失函数2.2交叉熵损失函数二

哎呦-_-不错·2021-05-11 14:26

交叉熵

1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。事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量比事件A的信息量要大。究其原因，是因为事件A发生的概率很大，事件B发生的概率很小。所以当越不可能的事件发生了，我们获取到的信息量就越大。那么信息量应该和事件发生的概率有关。假设x是一个离散型随机变量，取值范围为X，概率为p(x)，x属于X，

一川烟草i蓑衣·2021-05-10 16:57

pytorch之交叉熵（笔记四）

师傅说过一句话：线性回归用二次代价函数，分类使用交叉熵。通过一个例子观察一下：通过观察发现，输入是0.82的比输入是0.98的收敛的更快，为什么呢？为我们通过sigmod函数观察一下。

月疯·2021-05-08 09:25

信息量和熵、KL散度、交叉熵损失函数

1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的；一个事件发生的概率越大

Spikeeee-·2021-05-07 23:31

二.交叉熵损失函数（Softmax损失函数）

关于交叉熵在loss函数中使用的理解https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834神经网络基本构架交叉熵损失函数交叉熵损失函数一般用于分类任务

愿风去了·2021-05-06 02:38

交叉熵损失函数

目录二分类多分类为什么sigmoid激活函数，使用交叉熵损失函数更好?1.二分类激活函数sigmoid这里要注意的是是最后一层的输出，才是激活函数后的输出，为预测值。

张虾米试错·2021-05-03 09:28

特征选择之期望交叉熵

期望交叉熵也称为KL距离，反映的是文本类别的概率分布和在出现了某个特征的条件下文本类别的概率分布之间的距离，具体公式表示如下公式P(t)表示特征t在文本中出现的概率P(ci)表示ci类文本在文本集中出现的概率

山的那边是什么_·2021-05-03 09:07

pytorch多分类问题

多分类问题softmax分类器对于多分类，假如我们对每个输出层的神经元用sigmoid输出，并用交叉熵损失进行训练，那么可能会产生一个模糊的结果，比如对于某一输入，第一类的输出概率为0.8，第二类的输出概率为

喜欢历史的工科生·2021-04-29 16:37

深度学习 | 训练网络trick——label smoothing

之后在使用交叉熵函数来计算损失值：最终在训练网络时，最小化预测概率和标签真实概率的交叉熵，从而得到最优的预测概率分布。

yuanCruise·2021-04-28 13:03

多层神经网络，从零开始——（七）、损失函数

常用的损失函数对于回归问题有均方误差，对于分类问题一般使用的是交叉熵。通常为了提高泛化性能，还要使用正则化，此时损失函数的参数还包含了权值信息。

忆霜晨·2021-04-28 03:57

看图理解信息理论中的“熵”、“交叉熵”等概念

转载自我的个人博客网站，跳转阅读风味更佳。本篇为外文博客翻译，英语原文博客地址：https://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/不是逐句直译，根据个人理解意译。理解可能有误，如果发现错误希望读者能通过邮件告知，谢谢。正文：作者在首段简要描述了一下信息理论（InformationTheory）：他认为信息理论给人一种全新的思路去理解这

欢乐一只虾·2021-04-27 17:28

论文阅读《Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels》

在本文中，作者揭示了传统用作分类的交叉熵CE损失函数的弊端：即在一些easyclass会对nosiylabel过拟合，同时一些hardclass学习的也不够充分

汐梦聆海·2021-04-27 13:51

pytorch几种损失函数CrossEntropyLoss、NLLLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、focal_loss、heatmap_loss

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失常用于多分类问题CE=nn.CrossEntropyLoss()loss=CE(input,target)Input:(N,C),dtype:float

Brikie·2021-04-26 21:54

交叉熵 vs logloss

https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/79250642https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485image.png-np.average(label*pred_score)or-np.average(np.multiply(label*pred_score))average(label值为1的pred

7ccc099f4608·2021-04-26 13:26

深度学习入门认识 K210 视觉识别

权重训练:训练数据集带入模型验证:新数据集的带入模型（已经使用了模型，推理）深度神经网络，“深度”意思多层网络结构，能够更好的表达图像数据，它包含了输入层，隐藏层和输出层隐藏层:权重，偏置，非线性计算误差:交叉熵损失

雨落芳华·2021-04-24 16:27

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