交叉熵

Pytorch(3):梯度下降，激活函数与loss，反向传播算法，交叉熵，MNIST测试实战

1、梯度梯度是一个反向，函数值变大的方向在做梯度下降时，自变量和因变量是参数和loss函数，参数的值会沿着梯度的方向即loss值更小的方向更新。2、learningratelearningrate如果太小，那么梯度下降太慢，计算时间太长learningrate太大的话，梯度下降可能会反复在局部最小值两端横跳让lr在梯度较大时，大一些，在梯度较小时，小一些。可以在lr上加上每次梯度下降时刻的梯度的平
weixin_51182518·2021-02-01 12:31

【动手学深度学习】---0x03：softmax回归

交叉熵损失函数适合衡量两个概率分布的差异。图像分类数据集本节我们将使用torchvision包，它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。
和BUG做朋友的ZORO·2021-01-28 17:17

线性回归、岭回归、lasso回归与逻辑回归LR

线性回归与逻辑回归LR线性回归应用场合求解最小二乘法梯度下降法加入正则化岭回归Ridgeregressionlasso回归lassoregression从贝叶斯角度理解这俩回归逻辑回归LR交叉熵损失（极大似然损失
我想静静，·2021-01-25 20:05

从神经元到神经网络

文章目录神经元SigmoidTanhRelu损失函数L1L2交叉熵梯度下降反向传播卷积神经网络卷积层：边缘检测输入数据卷积算子卷积运算进阶卷积步长stride和padding步长padding卷积结果尺寸大小池化层全连接层经典卷积神经网络结构
东皇太一在此·2021-01-22 23:23

深度学习常见问题整理

**稀疏表示，低维表示，独立表示*局部不变性（平滑先验）及其在基于梯度的学习上的局限性*为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性
wooyang2018·2021-01-21 15:08

标签平滑Label Smoothing

对于我们常用的交叉熵损失函数，我们需要用
球场书生·2021-01-18 21:25

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss及BCE_withlogistic

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss及BCE_loss什么是交叉熵？
球场书生·2021-01-16 21:05

抵抗过拟合

结论：Dropout可以抵抗过拟合，但不是任何情况都适用，一般在神经网络比较复杂时候使用，效果会比较好此程序用交叉熵来做loss函数，运行结果会比较慢(MSE一般用于回归问题，交叉熵一般
Jokic_Rn·2021-01-12 15:08

信息论基础（熵、相对熵、交叉熵、互信息）

熵（ShannonEntropy）又称为“香农熵”或“信息熵”，是一个随机变量不确定性（信息量）的度量，也可理解为随机变量在信息系统中的编码长度。对于离散型随机变量，其信息熵可定义为：在熵正则化中，主要思想是利用信息熵衡量模型的ClassOverlap（分类重合度）。熵越大，类别间重合度越大，模型分类的随机性越强，分类效果越差。因此，目标函数中引入信息熵作为一个正则项：最大化目标函数，即熵最小化。
_littleone·2021-01-08 21:58

交叉熵和mse_损失函数 - MSE

本来主要介绍机器学习中常见的损失函数MSE的定义以及它的求导特性。数理统计中均方误差是指参数估计值与参数值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。SSE（和方差）在统计学中，该参数计算的是拟合数据和原始对应点的误差的平方和，计算公式为：其中是真实数据，是拟合的数据，，从这里可以
Enzo Fang·2021-01-03 11:54

《BASNet：Boundary-Aware Salient Object Detection》论文笔记

除了网络上的改进之外，文章还提出了hybridloss，其实是二值交叉熵（BCE）/
m_buddy·2021-01-03 10:35

pytorch标签onehot编码_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7,0.2,0.1]。
定乎内外之分·2021-01-02 21:18

深度学习-softmax回归原理和实现

回归输出单元为多个，单层神经网络，输出层为全连接层神经网络图运算矢量计算表达式softmax回归的权重和偏差参数分别为样本特征features输出层输出概率分布为矢量计算表达式为小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数交叉熵衡量两个概率分布的差异图像分类数据集
lucas_ch·2020-12-26 21:58

（11）pytorch之损失函数

obj=Cost+Regulaization（正则项：防止过拟合）2常用损失函数a：nn.CrossEntropyLoss:nn.LogSoftmax()（数据归一化）与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算
璐晓璐·2020-12-22 21:22

二分类交叉熵损失函数python_最全的损失函数汇总 - statistician - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

↑↑点击上方蓝字，回复机器学习，N个G的惊喜资料作者：mingo_敏编辑：深度学习自然语言处理链接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768tensorflow和pytorch很多都是相似的，这里以pytorch为例。19种损失函数1.L1范数损失L1Loss计算output和target之差的绝对值。torch.nn.L
weixin_39788256·2020-12-22 10:41

dice系数 交叉熵_图像分割的损失函数

图像分割的损失函数基于分布相似度的损失在此类损失函数中，主要使用信息论中的交叉熵机制来度量模型输出和真实目标之间所包含的信息的相似性。交叉熵损失假设$P(Y=0)=p$，$P(Y=1)=1-p$。
weixin_39877182·2020-12-19 18:12

交叉熵损失函数优缺点_【损失函数】常见的损失函数(loss function)总结

阅读大概需要7分钟跟随小博主，每天进步一丢丢机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者yyHaker单位|哈工大SCIR实验室损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。常见的
weixin_39520595·2020-12-19 05:00

逻辑回归为何不用平方差损失函数

对于第一个问题，大多数人都知道是交叉熵损失函数；对于第二个问题，却有不少人回答不出来或者回答不是那么准确。
烛之文·2020-12-18 09:40

彻底理解 softmax、sigmoid、交叉熵（cross-entropy）

sigmoid函数sigmoid函数也叫S函数，因为它的函数曲线的形状像字母S，由此得名。其形式为：sigmoid函数曲线sigmoid函数的输入是一个标量，输出也是一个标量，是一个标量到标量的映射。从函数曲线或函数表达式可以看出，sigmoid函数的定义域为全体实数，值域为(0,1)区间，由此可以发现，sigmoid函数能够起到将任意数值放缩到(0,1)区间内部。sigmoid函数过去经常作为神
faverr·2020-12-10 16:42

MATLAB图像分割应用GUI设计与制作

图像分割应用图像切割算法研究领域目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法
MATLAB粉粉·2020-11-30 18:02

交叉熵损失函数公式_keras中两种交叉熵损失函数的探讨

交叉熵lossfunction,多么熟悉的名字!
weixin_39796652·2020-11-26 09:45

交叉熵损失函数和focal loss_目标检测分类损失函数——Cross entropy、Focal loss

一、CrossEntropyLoss交叉熵是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，刻画的是实际输出与期望输出的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。
weixin_39517199·2020-11-24 05:14

Python实战——VAE的理论详解及Pytorch实现

参考的论文：TutorialonVariationalAutoencodersAuto-EncodingVariationalBayes建议参考的文章：Pytorch里的CrossEntropyLoss详解交叉熵的学习
三只佩奇不结义·2020-11-18 18:21

【深度学习】YOLOv5网络结构图&FocalLoss的原理

YOLOv5网络结构图&FocalLoss的原理YOLOv5网络结构图FocalLoss的原理结语YOLOv5网络结构图以YOLOv5s为例，更新时间为2020.11.17FocalLoss的原理二分类的交叉熵损失函数公式如下
Zhang_Chen_·2020-11-17 20:39

字节自然语言处理算法校招面经整理（二）

介绍交叉熵loss公式说一下BERT与ELMO的区别pytorch的代码流程（我是这样回答
国才Ai·2020-11-11 16:48

Dice系数(Dice coefficient)与mIoU与Dice Loss

讲到了Dice顺便在最后提一下DiceLoss，以后有时间区分一下在语义分割中两个常用的损失函数，交叉熵和DiceLoss。
interesting233333·2020-11-08 11:02

论文阅读——A Deep Learning Design for improving Topology Coherence in Blood Vessel Segmentation

在可以获得手动标注信息时许多监督学习方法应用在这上面，主要是通过交叉熵损失函数来进行训练，但这样没有对拓
黄小米吖·2020-11-04 15:40

⭐李宏毅2020作业2---logistic regression

找资料链接理论：线性回归和逻辑回归的对比：第一步：创建一个函数（区别是是否通过sigmoid函数）第二步：创建loss（逻辑回归是通过交叉熵计算）第三步：梯度下降法，找到最小的loss逻辑回归一般采用逻辑回归问题数据预处理
_沐瑶_·2020-10-27 15:06

深度学习入门-基于python的理论与实现-神经网络的学习

1.1从数据中学习1.1.1数据驱动1.1.2训练数据与测试数据1.1.3损失函数1.1.4均方误差1.1.5交叉熵误差1.1.6mini-batch学习1.1.7mini-batch版交叉熵误差的实现
Nefelibat·2020-10-21 10:04

交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）（原理详解）

那么目标变量只能是1（好瓜）,0（坏瓜）回归：目标变量是连续的，如预测西瓜的含糖率（0.00~1.00）分类主要分为：二分类：如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜多分类：如判断一个西瓜的品种，如黑美人，特小凤，安农二号等而交叉熵损失函数是分类中最常用的损失函数
狂奔的菜鸡·2020-10-19 13:35

算法工程狮四、数学基础 数值计算及其他

比较著名的一个例子就是softmax和交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在反向传播时涉及$\frac{1}{y}
ManSsssuper·2020-10-10 12:26

算法工程狮四、数学基础 数值计算及其他

比较著名的一个例子就是softmax和交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在反向传播时涉及$\frac{1}{y}
ManSsssuper·2020-10-10 11:55

Focal Loss理解

2.损失函数形式Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。
blossom32100·2020-10-09 18:22

【神经网络基础】1.神经网络与多层感知机（笔记）

第一个人工神经网络2.4感知机致命缺点3.多层感知机3.1多层感知机的前向传播3.2多层感知机的激活函数4.激活函数5.反向传播5.1计算图5.2梯度下降法5.3学习率6.损失函数6.1两种常见的损失函数6.2交叉熵
尊新必威·2020-10-06 21:21

四个框架numpy, tensorflow, keras, pytorch分别实现逻辑回归分类算法，实现梯度计算与参数更新

e^{-z}}p=sigmoid(z)=1+e−z1梯度回传公式为：∂p∂z=p(1−p)\frac{\partialp}{\partialz}=p(1-p)∂z∂p=p(1−p)损失函数我们用二分类交叉熵
baoxin1100·2020-09-28 10:42

深度神经网络DNN（五）——损失函数

文章目录损失函数的概念均方误差交叉熵误差mini-batch学习mini-batch版交叉熵误差损失函数的优点小结损失函数的概念神经网络的学习通过某个指标表示现在的状态。
__EasonWang__·2020-09-20 21:11

线性回归

文章目录1.线性回归1.1模型训练1.11训练数据1.12损失函数1.13优化算法1.2表示方法2.softmax回归2.1回归模型2.2小批量样本分类的矢量计算表达式2.3交叉熵损失函数3.多层感知机
weixin_45138230·2020-09-17 14:02

(待整理)从RNN到LSTM到GRU---crf---bilstm+crf如何命名实体识别的流程

RNN&LSTM简介https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/80548927交叉熵一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉https:
夏普通·2020-09-17 12:55

pytorch中的损失函数------BCELoss和BCEWithLogitsLoss

首先，BCELoss创建一个标准来度量目标和输出之间的二元交叉熵，即对一个batch里面的数据做二元交叉熵并且求平均。
gz7seven·2020-09-17 10:19

吴恩达深度学习 单隐藏层的2分类神经网络

计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。
flowerfu·2020-09-17 05:55

TensorFlow 2.0深度学习算法实战 第七章 反向传播算法

导数求解实战7.3激活函数导数7.3.1Sigmoid函数导数7.3.2ReLU函数导数7.3.3LeakyReLU函数导数7.3.4Tanh函数梯度7.4损失函数梯度7.4.1均方误差函数梯度7.4.2交叉熵函数梯度
安替-AnTi·2020-09-17 04:40

干货 ：深入浅出神经网络的改进方法！

本文将着重讲解利用交叉熵代价函数改进神经网络的学习方法。一、交叉熵代价函数大多数人不喜欢被他人指出错误。我以前刚学习弹钢琴不久，就在听众前做了一次首秀。我很紧张，开始时错将
数据分析v·2020-09-17 03:25

image caption笔记（十）：一些实现过程中的小细节

2、交叉熵训练的过程
月半rai·2020-09-17 03:57

交叉熵、相对熵、KL散度、JS散度

以前没有从另一个角度理解过熵：用最小的bit位数描述一个分布，这个bit数就是熵交叉熵就是用分布Q(x)拟合真实分布P(x)，最常见的就是LR的Loss相对熵就是交叉熵减去真实分布的熵KL散度就是相对熵
Kehl·2020-09-16 22:43

NLP 高阶攻略，新手莫入！

对于二分类，我应该选择交叉熵还是HingeLoss？想在NLP进阶之路上有所成长，推荐你贪心学院的《高阶NLP集训营》。实战
VIP_CQCRE·2020-09-16 22:08

Logistic回归，正则项

Logistic回归的目标函数Logistic回归的损失函数采用Logistic损失/交叉熵损失：其中y为真值，为预测值为1的概率。
qq_40008456·2020-09-16 19:14

深度学习机器学习基本概念和数学知识（汇总）

1.熵和交叉熵，KL散度一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉2.正则中L1和L2的解释【通俗易懂】机器学习中L1和L2正则化的直观解释
Gwiqudo·2020-09-16 15:51

tensorflow的API——tf.one_hot

tf.one_hot在求交叉熵是会用到，要对目标值（标签值）进行one_hot编码。相当于将多个数值联合放在一起作为多个相同类型的向量，可用于表示各自的概率分布。
枫城雪·2020-09-16 06:47

目标检测部分知识点总结

non-maximumsuppression，非极大值抑制）五、yolov3的loss1.conf和cls的bceloss(Binarycross-entropyloss)2.候选框回归的MSEloss3.最终loss六、交叉熵损失函数
Emma1997·2020-09-16 05:12

softmax及其求导过程

目录1.softmax2.softmax求导过程：3.softmax结合交叉熵1.softmaxsoftmax多用于多分类问题，它会把网络的输出变成概率，公式如下：softmax一般会和交叉熵结合在一起
ZJE_ANDY·2020-09-16 04:54
上一页 30 31 32 33 34 35 36 37 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他