交叉熵

样本不均衡下的多类损失函数

通常二分类使用交叉熵损失函数，但是在样本不均衡下，训练时损失函数会偏向样本多的一方，造成训练时损失函数很小，对样本较小的类别识别精度不高。
there2belief·2020-09-16 02:34

【ACL2019论文解读】Self-Supervised Learning for Contextualized Extractive Summarization

论文：https://arxiv.org/pdf/1906.04466.pdf源码：https://github.com/hongwang600/Summarization摘要：现存摘要抽取模型大都用交叉熵损失
木尧大兄弟·2020-09-16 01:03

《Dual Graph Convolutional Networks for Graph-Based Semi-Supervised Classification》论文理解

首先，上面支路利用有标签的节点计算交叉熵损失，并对网络参数进行训练，得到一种后验分布。之后逐渐增加下面支路得到的均方差损失的权值，使得两个损失同时对模型参数产生影响。2.局部一致性卷积在实现局部一致性
monster.YC·2020-09-15 20:25

Starter.bundle计算机视觉与深度学习：8-16

Chapter8parameterizedlearninghingelossfunctionamulti-classSVMlossexample使用动物数据集，labels=[‘cat’,‘dog’,andpanada]交叉熵损失函数
胡涂涂·2020-09-15 20:42

为什么sigmoid激活函数，使用交叉熵损失函数更好。详细推导过程：

sigmoid+交叉熵为什么更好，这是困扰了我大半天的问题，网上所有的教程都直接给出了最后一步的结果，我手推了好久，终于醒悟，下面附上详细的推导过程：我们定义并简化一下公式：1、网络的最后一层输出为：z
奔跑的汉堡包·2020-09-15 17:47

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
Datawhale·2020-09-15 04:16

softmax与sigmoid, 交叉熵,多分类与多标签分类

https://www.cnblogs.com/nopassword/p/8192474.html一:什么是softmax?在机器学习尤其是深度学习中，softmax是个非常常用而且比较重要的函数，尤其在多分类的场景中使用广泛。他把一些输入映射为0-1之间的实数，并且归一化保证和为1，因此多分类的概率之和也刚好为1。首先我们简单来看看softmax是什么意思。顾名思义，softmax由两个单词组成
wanghua609·2020-09-15 01:13

F.cross_entropy和F.binary_cross_entropy_with_logits

torch.nn.CrossEntropyLoss，在使用时会自动添加logsoftmax然后计算loss（其实就是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()类的融合）该函数用于计算多分类问题的交叉熵
起步晚就要快点跑·2020-09-14 21:49

交叉熵

文章转自：http://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50778098交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。
LB_莫贺延碛·2020-09-14 20:21

机器学习基础（五十八）—— 香农熵、相对熵（KL散度）与交叉熵

1.香农熵（Shannonentropy）信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。如果一个随机变量X的可能取值为X={x1,x2,…,xn}，对应的概率为p(X=xi)，则随机变量X的信息熵为：H(X)=−∑i=1np(xi)logp(xi)2.相对熵（relativeentropy）所谓相对，自然在两个随机变量之间。又称互熵，Kullb
Inside_Zhang·2020-09-14 19:54

神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）

1、前向传播搭建网络结构，反向传播训练网络参数。2、激活函数提高了模型的表达里，使模型更具有表达力。3、神经网络的层数，通常用神经网络的层数和神经网络待优化的参数的个数来表示，层数=隐藏层的层数+1个输出层，总参数=总W+总b4、神经网络的优化四个方面：损失函数loss、学习率learning_rate、滑动平均ema、正则化regularization(1)损失函数（loss）:预测值（y）与已
于小勇·2020-09-14 16:05

softmax与交叉熵的关系

softmax与交叉熵的关系softmax第一步就是将模型的预测结果转化到指数函数上，这样保证了概率的非负性。1）分子：通过指数函数，将实数输出映射到零到正无穷。2）分母：将所有结果相加，进行归一化。
HJC256ZY·2020-09-14 13:41

深度学习-损失函数

这意味着我们实用训练数据和模型预测之间的交叉熵作为代价函数大多数现代的神经网络实用最大似然来训练。这
LUCKY-LIVING·2020-09-14 10:00

GAN中判别器与极大似然估计的关联

根据文章《交叉熵，KL散度以及多分类问题下的极大似然估计》当中的思考，对于二分类问题的极大似然估计，有如下式子成立：L(X,Y,θ)=∫x∫yp(x,y)logq(y|x)dydx=∫p(x)[p(yi
xuweimdm·2020-09-13 19:58

pytorch对植物病虫害迁移学习分类

采用目前流行的深度网络结构，如深度神经网络图像进行特征抽取，采用交叉熵和正则化项组成损失函数进行反向传播调整,对数据集进行不同情况的划分；并且使用迁移训练训练方式，最终达到根据摄像头采集的荧光照片能够分析出该植物可能有的病症
xiao__run·2020-09-13 14:31

交叉熵函数理解

交叉熵作为分类任务中经典的损失函数，本文将介绍其原理。分类问题损失函数分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。在分类问题上，通过神经网络解决分类问题常用的方法是设置n个输出节点，n为类别的个数。
hr_net·2020-09-12 20:57

深度学习训练时loss不变的可能原因

一、训练背景模型采用简单的四层linear以及Relu、Sigmoid，实现二分类问题loss采用的是交叉熵和Focalloss(测试Focalloss性能)优化方式采用的是Adam+StepLR二、LOSS
不想用真名了·2020-09-12 18:44

深度之眼Paper带读笔记GNN.02.LINE

文章目录前言论文结构研究背景应用基本概念基础知识补充多类数据集研究意义泛读摘要论文标题算法的比较LINE算法详解KL散度交叉熵细节一：1阶相似度推导细节二：2阶相似度推导细节三：负采样的推导细节四：aliastable
oldmao_2001·2020-09-12 15:24

PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算示例:注意:官方提供的softmax交叉熵求解结果关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE示例
_icrazy_·2020-09-12 11:10

常用损失函数

自己随便乱粘的，自用1、logloss对数损失函数对数损失,即对数似然损失(Log-likelihoodLoss),也称逻辑斯谛回归损失(LogisticLoss)或交叉熵损失(cross-entropyLoss
haodumiao·2020-09-12 07:21

交叉熵（Cross-Entropy）

交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？
rtygbwwwerr·2020-09-12 03:32

机器学习基础算法梳理-2

目录逻辑回归算法梳理一、逻辑回归与线性回归的联系与区别1.1联系1.2区别1.2.1线性回归1.2.2逻辑回归1.3逻辑回归损失函数1.3.1定义1.3.2交叉熵1.4优缺点1.5样本不均衡解决方法二、
Jolahua·2020-09-12 01:22

tensorflow——分类问题如何计算准确率以及top5准确率

一般分类网络都会使用交叉熵损失函数，在使用交叉熵之前，对于n分类问题，网络会输出n维的向量。比如说你要分猫和狗，就是一个二分类问题，网络输出一个2维的向量。向量的值越大，则对应的类别的可能性就越高。
超屌的温jay·2020-09-12 01:48

在深度学习中Softmax交叉熵损失函数的公式求导

(以下部分基本介绍转载于点击打开链接)在深度学习NN中的output层通常是一个分类输出，对于多分类问题我们可以采用k-二元分类器来实现，这里我们介绍softmax。softmax回归中，我们解决的是多分类问题（相对于logistic回归解决的二分类问题），类标可以取个不同的值（而不是2个）。因此，对于训练集，我们有。（注意此处的类别下标从1开始，而不是0）。例如，在MNIST数字识别任务中，我们
zq18239961260·2020-09-11 23:11

手动推导softmax神经网络反向传播求导过程——softmax前世今生系列(6)

3.结合信息熵理论，对二元交叉熵为
佚名兄·2020-09-11 23:56

神经网络中的softmax层为何可以解决分类问题——softmax前世今生系列(3)

3.结合信息熵理论，对二元交叉熵为
佚名兄·2020-09-11 23:23

softmax函数名字的由来(代数&几何原理)——softmax前世今生系列(2)

3.结合信息熵理论，对二元交叉熵为
佚名兄·2020-09-11 23:23

sigmoid、softmax和交叉熵损失函数

这几个概念看似简单，但很多人应该还是模模糊糊，并没有十分搞清楚，主要疑惑的点应该就是下面几个问题。1.sigmoid和softmax的关系？参考2.二分类时，最后的输出层应该是1个神经元还是2个神经元？参考3.多分类包括了两种(单标签多分类，例如常见的mnist十分类，每一个样本都只可能属于0-9中的其中一个，多标签多分类，一个样本可以属于多个标签)参考
xytywh·2020-09-11 23:35

用Python定义单层神经网络

学习目标：使用单隐藏层神经网络进行分类，使用非线性激活函数，计算交叉熵，执行前向和反向传播使用的库：numpy,matplotlib.pyplot,sklearn,sklearn.linear_model
wangli0519·2020-09-11 22:32

【pytorch】——报错/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOu

转载自：https://blog.csdn.net/littlehaes/article/details/102806323头一次使用pytorch,调用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss
农夫山泉2号·2020-09-11 22:18

神经网络与深度学习笔记（四）为什么用交叉熵代替二次代价函数

使用链式法则求权重和偏置的偏导数有：可知，偏导数受激活函数的导数影响再由sigmoid函数可知，sigmoid的导数在输出接近0和1的时候是非常小的，这会导致一些实例在刚开始训练时学习得非常慢：2、为什么要用交叉熵先看公式
dsjdjsa·2020-09-11 22:49

Sequence-Level Knowledge Distillation

《Sequence-LevelKnowledgeDistillation》序列级别的知识提炼一、大纲这篇论文主要讲的是模型压缩，也就是训练一个简单的网络来代替已有的复杂的网络，训练的目标两个网络的交叉熵最小
可乐司机·2020-09-11 21:01

为什么交叉熵损失可以提高具有sigmoid和softmax输出的模型的性能，而使用均方误差损失则会存在很多问题

一、均方误差的权值更新过程（举例说明）代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为：其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【a=σ(z),wherez=wx+b】。在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数：然后更新w、b：因为sigmoid函数的性质，导致σ′(z
guoyunfei20·2020-09-11 21:27

sigmoid、Relu、Tanh、softmax激活函数的比较, 以及交叉熵损失函数

目录sigmoid：relu:softmax:交叉熵Crossentropy:sigmoid：，它的导数,为单调递增函数。
dabingsun·2020-09-11 21:20

《动手学深度学习》Day2:Softmax与分类模型

文章目录一、softmax的基本概念二、交叉熵损失函数三、模型训练和预测四、获取Fashion-MNIST训练集和读取数据五、softmax的Pytorch简实现5.1初始化参数和获取数据5.2定义网络模型
陈小虾·2020-09-11 21:30

模型正则化与梯度消失或爆炸问题小记

计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。机器学习
.Harole·2020-09-11 21:46

深度学习中，逻辑回归(交叉熵)，softmax损失函数的推导，以及sigmoid, relu, tanh, softmax函数的用处

sigmoid,relu,tanh,softmax函数的用处其中作为激励函数的有:(1)g(z)=sigmoid(z)=(2)g(z)=relu(z)=max(0,x)(3)g(z)=tanh(z)=以上激励函数作用为构造非线性模型，如:z=W^Tx+b是一个线性模型，当引入a=g(z)时，就构造出了非线性模型，用来拟合实际中的实际问题。作为分类：(1)sigmoid函数：用于2分类与多分类问题。
zq18239961260·2020-09-11 21:01

神经网络正向传播及反向传播原理分析——softmax前世今生系列(5)

3.结合信息熵理论，对二元交叉熵为
佚名兄·2020-09-11 21:21

神经网络权重更新的原理和方法——softmax前世今生系列(7)

3.结合信息熵理论，对二元交叉熵为
佚名兄·2020-09-11 21:21

BP神经网络——交叉熵作代价函数

引入交叉熵代价函数针对上述问题，希望对输出层选择一个不包含sigmoid的权值更新，使得由链式法则，得到由σ′(z)=σ(z)(1−σ(z))以及σ(z)=a，可以将上式转换成对方程进行关于
weixin_30802171·2020-09-11 21:51

bp反向传播+3层全连接神经网络+softmax交叉熵损失+代码实现详解

引言上学期选了"模式识别与机器学习"这门课，但是没有选"模式识别"这门硬课，略有遗憾，因此博主想利用假期补一补基础。一、理论部分如标题所述，本文探讨的是bp反向传播这一经典算法。算法分析如下:三、代码部分1、初始化训练数据fromnumpyimportarray,dot,exp,transpose,hstack,vstack,random,arange,linalgfrommathimportlo
野生蘑菇菌·2020-09-11 21:15

交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用

在最理想的情况下，如果一个样本属于k，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果，交叉熵就是用来判定
NIGHT_SILENT·2020-09-11 21:02

BP神经网络中交叉熵作为损失函数的原理——softmax前世今生系列(4)

3.结合信息熵理论，对二元交叉熵为
佚名兄·2020-09-11 21:54

MXNet创建新的操作层（详细）

注意，这里的softmax层是指softmax损失层，也就是实际上是指softmax操作和交叉熵损失函数共同组成的层。
kealennieh·2020-09-11 14:04

Fast Human Pose Estimation

还给了个MSE和交叉熵LOSS，结果差不多作者还给了不用知识蒸馏结果也在一个点的范围内这篇文章有点水。。。。
BUAA_小胡·2020-09-11 10:06

损失函数

损失函数期望熵相对熵（KL散度）变形得到的交叉熵Softmax与交叉熵One-hot编码交叉熵与NLLLoss期望熵相对熵（KL散度）变形得到的交叉熵Softmax与交叉熵One-hot编码交叉熵与NLLLoss
yuehailin·2020-09-11 06:35

深度神经网络中的损失函数

lossfunction）&“代价函数”（costfunction）可谓整个深度网络模型的“指挥棒”通过样本的预测结果与真实标记之间产生的误差，反向传播指导网络参数学习与表示学习文章目录1分类任务的损失函数1.1交叉熵
tigerlib·2020-09-10 20:04

PyTorch损失函数之交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使用它来替换网络中的这两个操作，这个函数可以用于多分类问题。具体的计算过程可以参考官网的公式或者一下这个链接。https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html#torch.nn.Cross
zyoung17·2020-09-06 13:26

AI面试第四弹(CV常问loss之focal loss)

一、二分类focalloss1、一句话概括：focalloss，这个损失函数是在标准交叉熵损失基础上修改得到的。这个函数可以通过减少易分类样本的权重，使得模型在训练时更专注于难分类的样本。
加油11dd23·2020-09-02 14:06

10、TensorFLow 中的损失函数

文章目录一、损失函数相关概念1、交叉熵2、logits3、Softmax激活函数4、Sigmoid激活函数二、分类问题的损失函数1、使用注意事项2、softmax/sigmoid函数的作用3、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logitsa
man_world·2020-08-26 23:40
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