交叉熵

谈谈：熵、交叉熵、互信息、KL散度

主要以概念介绍以及理解为主熵又叫做自信息。描述一个随机变量的不确定性程度（离散的）H(x)=−∑p(x)log2p(x),其中，0log0=0H(x)=-\sump(x)log_2p(x),其中，0log0=0H(x)=−∑p(x)log2p(x),其中，0log0=0熵越大，不确定性越大，得到正确估计的可能性就越小。所以，越不确定就需要用更大的信息量来确定其值。对于未知分布，如果只掌握部分信息，
Matt_sh·2020-08-22 00:51

交叉熵损失函数

(文章同步更新在@dai98.github.io)交叉熵(CrossEntropy)是与均值误差(MSE)一样常用的损失函数，用在分类中。一、分类的损失函数为什么我们选择交叉熵作为损失函数呢？
Daniel9928·2020-08-22 00:35

交叉熵代价函数（cross-entropy)

目的：让神经网络学习更快假设简单模型:只有一个输入,一个神经元,一个输出简单模型:输入为1时,输出为0初始w=0.6,b=0.9初始预测的输出a=0.82,需要学习学习率:0.15演示：初始:w=2.0,b=2.0,初始预测输出:0.98,和理想输出0差得很远演示:神经网络的学习行为和人脑差不多,开始学习很慢,后来逐渐增快.为什么?学习慢=>偏导数∂C/∂w和∂C/∂b值小计算偏导数:回顾之前学习
我xihuan·2020-08-22 00:51

Cross Entropy Loss 交叉熵损失函数公式推导

表达式输出标签表示为{0,1}时，损失函数表达式为：$L=-[ylog\hat{y}+(1-y)log(1-\hat{y})]$二分类二分类问题，假设y∈{0,1}正例：$P(y=1|x)=\hat{y}$公式1反例：$P(y=0|x)=1-\hat{y}$公式2联立将上述两式连乘。$P(y|x)=\hat{y}^{y}*(1-\hat{y})^{(1-y)}$；其中y∈{0,1}公式3当y=1时
weixin_34204057·2020-08-21 22:39

为什么交叉熵能作为损失函数及其弥补了平方差损失什么缺陷

在很多二分类问题中，特别是正负样本不均衡的分类问题中，常使用交叉熵作为loss对模型的参数求梯度进行更新，那为何交叉熵能作为损失函数呢，我也是带着这个问题去找解析的。
Paulzhao6518·2020-08-21 20:04

【机器学习】交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

在深度学习中，我们经常使用均方误差作为拟合任务的损失函数，使用交叉熵作为分类任务的损失函数。这篇文章主要介绍交叉熵损失函数以及它的几个变种。
Seeklhy·2020-08-21 20:55

深度学习 比较三种损失函数的使用（交叉熵、平方、绝对值）

注意：本文中的y∗y^*y∗代表的是标签值仅有0、10、10、1两个值，yyy是获得的语义值（softmaxsoftmaxsoftmax后的逻辑值）交叉熵：Loss1=−y∗∗logyLoss1=-y^
繁华落尽、时光静好·2020-08-21 20:13

平方损失函数与交叉熵损失函数 & 回归问题为何不使用交叉熵损失函数

讲解平方损失函数与交叉熵损失函数适用的情况以及解释了原因。特别是回归问题为什么不能使用交叉熵损失函数。
qq_34872215·2020-08-21 20:24

损失函数（交叉熵与平方误差）

题目：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://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834题目：平方损失函数与交叉熵损失函数
风吹草地现牛羊的马·2020-08-21 20:29

Neural Networks中使用Cross-Entropy Cost Function交叉熵损失函数的理论推导

Cross-EntropyCostFunction：其中neuralnetwork一共有L层，假设输出层L有n个神经元：真实数据的转化为列向量的第j个元素：代表输出层的第j个元素首先列出3个方程：参数是w和b，所以要求出，上面就是cost函数对于参数w，b的偏导数求解，以及梯度下降的公式由来。
1 每逢大事有静气·2020-08-21 18:25

平方误差损失与交叉熵损失

平方误差和交叉熵是神经网络中很常用的损失函数，那么平方误差和交叉熵分别适合什么场景呢？这个问题也是算法工程师面试中的高频考点，其中不乏腾讯微信。那么在本文中，就来详细解释这两种损失函数。
LXYTSOS·2020-08-21 18:57

交叉熵损失函数学习

目录为什么学习慢交叉熵代价函数为什么学习慢实际生活中我们大多数不喜欢被指出错误。想象以下一位同学在开始学习弹奏钢琴不久后，在一个听众前做了处女秀。她很紧张，开始时将八度音阶的曲段演奏得很低。
yougwypf1991·2020-08-21 18:52

规范化学习笔记

L2L_2L2规范化的想法是增加一个额外的项到代价函数上，这个项被称为规范化项，规范化的交叉熵表示为：C=−1n∑xj[yjlnαjL+(1−yj)ln(1−αjL)]+λ2n∑ωω2C=C0+λ2n∑
yougwypf1991·2020-08-21 18:19

【超详细公式推导】关于交叉熵损失函数（Cross-entropy）和 平方损失（MSE）的区别

Cross-entropy与MSE一、概念区别二、为什么不用MSE（两者区别详解）2.1原因1：交叉熵loss权重更新更快2.1.1MSE2.1.2Cross-entropy2.1.3补充Cross-entropy
ON_THE_WAY_FOREVER·2020-08-21 17:22

TensorFlow笔记之神经网络优化——正则化

使用正则化后，损失函数loss变为两项之和：loss=loss(y与y_)+REGULARIZER*loss(w)其中，第一项是预测结果与标准答案之间的差距，如之前讲过的交叉熵、均方误差等；第二项是正
ElephantFlySong·2020-08-21 16:33

Chapter4 2018-03-20

深层神经网络激活函数-非线性ReLU，sigmoid,tanh.....损失函数分类问题-交叉熵损失：H(p,q)通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度刻画两个概率分布的距离（正比）code：cross_entropy
心弦上痴情的景致·2020-08-21 14:03

机器学习中的信息熵 、交叉熵 、 相对熵 、KL散度 、 Wasserstein距离【收藏】

yuanxiaosc.github.io/概念自信息：符合分布P的某一事件x出现，传达这条信息所需的最小信息长度为自信息，表达式为：熵：从分布P中随机抽选一个事件，传达这条信息所需的最优平均信息长度为香农熵，表达式为：交叉熵
weixin_34307464·2020-08-21 11:18

熵，互信息，KL距离（相对熵），交叉熵

熵信息论中的熵，又叫信息熵。它是用来衡量，一个随机变量的不确定程度。熵越大，他的不确定性越大。最大熵模型的假设就是基于此而来。H(X)=E[I(xi)]=−∑n=1NP(xI)log(P(xi))联合熵联合熵用得比较少。它表示，我要描述这一对随机变量，平均下来我所需要的信息量。H(X,Y)=−∑x∈X∑y∈Yp(x,y)log(p(x,y))互信息互信息反映的是在知道了Y以后，X的不确定性的减少量
trayfour·2020-08-21 10:50

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/74075915目录：信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵JS散度推土机理论Wasserstein距离WGAN中对JS散度，KL散度和推土机距离的描述写在前面的总结
Nine-days·2020-08-21 10:45

【统计学习课程】2 线性分类

总结自刘东老师《统计学习》课程，教材选用周志华老师《机器学习》西瓜书每节都给了小结，可以快速了解每节内容线性分类分类问题基本知识分类vs回归从回归到分类小结Logistic回归什么是Logistic回归为什么用交叉熵作为优化目标概率解释
Jiaxi_Cao·2020-08-21 10:03

交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离

1信息量任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只是它们承载的信息量会有所不同。如昨天下雨这个已知事件，因为已经发生，既定事实，那么它的信息量就为0。如明天会下雨这个事件，因为未有发生，那么这个事件的信息量就大。从上面例子可以看出信息量是一个与事件发生概率相关的概念，而且可以得出，事件发生的概率越小，其信息量越大。假设XXX是一个离散型随机变量，则定义事件X=x0X=x_
guohui_0907·2020-08-21 09:30

交叉熵、相对熵(KL散度)、JS散度和Wasserstein距离(推土机距离)

1.信息量任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只是他们承载的信息量会有所不同。信息量是一个与事件发生概率相关的概念，事件发生的概率越小，其信息量越大。定义：假设XXX是一个离散型变量，其取值集合为χ\chiχ，概率分布函数为：p(x)=Pr(X=x),x∈χp(x)=Pr(X=x),x\in\chip(x)=Pr(X=x),x∈χ则事件X=x0X=x_0X=x0的信息
魏晋小子·2020-08-21 08:10

详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵

详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵作者：KLW目录信息熵条件熵相对熵交叉熵总结一信息熵(informationentropy)熵(entropy)这一词最初来源于热力学。
liuwei_0773·2020-08-21 04:04

交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()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
yuan·2020-08-21 03:26

pytorch----retinaface(三种损失使用的函数)

pytorch----retinaface(三种损失使用的函数)retinaface损失函数定义：（1）L(cls)(面分类损失):#计算交叉熵loss_c=F.cross_entropy(conf_p
王小凡wxf·2020-08-21 02:29

交叉熵代价函数（作用及公式推导）

blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/500860251.交叉熵代价函数的作用
夏天的欧文·2020-08-21 01:40

Faster RCNN 目标检测之Loss

rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致，它们都包含分类误差和定位误差，分类误差使用交叉熵分类误差（CrossEntropy），定位误差使用SmoothL1误差。在Los
mhxin·2020-08-20 22:03

Faster RCNN 目标检测之Loss

rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致，它们都包含分类误差和定位误差，分类误差使用交叉熵分类误差（CrossEntropy），定位误差使用SmoothL1误差。在Los
mhxin·2020-08-20 22:02

Day4 Loss Function

关键词：LossFunction、正规化Regularization、SVMLoss，SoftmaxLoss（交叉熵损失）LossFunctionTheapproachwillhavetwomajorcomponents
花瑜儿·2020-08-20 14:33

百面机器学习——深度学习常见问题

5、写出多层感知机的平方误差和交叉熵的损失函数6、解释卷积操作中的稀疏交互和参数共享及其作用7、一个隐层需要多少隐节点才能够实现包含n元输入的任意布尔函数？
柴俊涛·2020-08-20 07:08

mini-batch 版交叉熵误差的实现

https://blog.csdn.net/weixin_43114885/article/details/903789144.2.4mini-batch版交叉熵误差的实现one-hot格式的监督数据defcross_entropy_error
云和月·2020-08-20 05:02

tensorflow笔记 cross entropy loss

交叉熵损失函数是模型中非常常见的一种损失函数，tensorflow中有一个计算交叉熵的函数：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits，也可以调用keras中的函数：
thormas1996·2020-08-19 20:08

浅析交叉熵损失函数

浅析交叉熵损失函数首先抛出交叉熵损失函数分别用于二分类和多分类的损失函数表达式子：二分类交叉熵损失函数L=−[ylogp+(1−y)log(1−p)]L=-[ylogp+(1-y)log(1-p)]L=
bineleanor·2020-08-19 06:57

理解JS散度(Jensen–Shannon divergence)

文章目录1.KL散度1.1KL散度的性质1.2KL散度的问题即JS散度的引出2.JS散度为什么会出现两个分布没有重叠的现象参考文献1.KL散度用来衡量两个分布之间的差异，等于一个交叉熵减去一个信息熵（交叉熵损失函数的由来
InceptionZ·2020-08-19 05:05

交叉熵损失函数的总结

文章目录sigmoid交叉熵二值交叉熵损失小结稀疏softmax交叉熵分类交叉熵sigmoid交叉熵具体地，在离散分类任务中衡量概率分布的误差，输出层不需要使用激活函数。
InceptionZ·2020-08-19 05:05

sigmoid/逻辑回归要用交叉熵/最大似然的原理

为什么选择交叉熵结论：在使用sigmoid作为激活函数的时候，crossentropy相比于平方损失函数，具有收敛速度快，更容易获得全局最优的特点；使用softmax作为激活函数，log-likelihood
水煮洋洋洋·2020-08-19 05:35

softmax与交叉熵(Cross Entropy)的区别与联系

最初的疑惑看到一篇关于训练词向量的论文当中提到了用CBOW训练词向量时，目标是使用上下文推断缺失词的后验概率最大，目标函数是后验概率，而后验概率的表示为softmax，也就是下面的公式P(wO∣wI)=exp(vOTvI)∑j′=1nexp(vj′TvI)P(w_O|w_I)=\frac{exp(v_O^Tv_I)}{\sum_{j'=1}^nexp(v_{j'}^Tv_I)}
dayhost·2020-08-19 05:02

人工智能数学之信息论

例如基于信息增益的决策树，最大熵模型，特征工程中特征选取时用到的互信息，模型损失函数的交叉熵（cross-entropy）。信息论中log默认以2为底。
小男同学·2020-08-19 05:50

A-交叉熵的使用

交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离但是神经网络的输出却不是一个概率分布softmax回归可以把前向传播返回的结果变成一个概率分布的问题在tf中，softmax回归参数被去掉了，只是一个额外的输出处理层也就是说原来的输出被当成了置信度从交叉熵的公式来来看
weixin_30375427·2020-08-19 04:42

最大熵模型与EM算法及python实现

（互）信息2.熵、条件熵3.交叉熵、相对熵最大熵模型11.凸优化理论推导Maxent2.与MLE的关系EM算法11.GMM实例2.MLE推导我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白
ljtyxl·2020-08-19 04:11

softmax交叉熵与最大似然估计

其实我们常用的softmax交叉熵损失函数，和最大似然估计是等价的。
ke1th·2020-08-19 04:35

一个tensorflow神经网络demo

'''一个完整的tensorflowdemoinputlayernodesnum:2hiddenlayernodesnum:3outputlayernodesnum:1数据集：numpy生成损失函数：交叉熵
7im0thyZhang·2020-08-19 04:34

过拟合、正则化和损失函数

过拟合：二、正则化：一、概念三、损失函数：机器学习常用损失函数1、回归损失函数均方误差平均绝对误差/L1损失平均偏差误差（meanbiaserror）2、分类损失函数HingeLoss/多分类SVM损失交叉熵损失
平原2018·2020-08-19 03:04

从 one-hot 到 softmax，再到交叉熵，技术一脉相承

1.one-hot编码的来源神经网络实际上可以看作传统逻辑电路的推广。逻辑电路里面的信号只有0，1两个结果，而神经网络里面的信号，利用sigmoid函数强制变换到(0,1)区间。神经网络的二分类模型，第一层的每个神经元，都可以生成一个空间线性分割的判别式，经过sigmoid函数激活，变换到(0,1)区间。因此，第一层输出的n个节点，表示输入向量分别落入n个分割平面的哪一侧。从第二层开始，输入节点的
quicmous·2020-08-19 03:09

Tensorflow入门四-手写数据集MNIST识别神经网络并实现存取模型（one-hot编码，softmax,交叉熵）

上一篇：Tensorflow入门三-多变量线性回归（矩阵点乘叉乘转置Numpy，附练习数据集百度云资源）https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/89477715下一篇：Tensorflow入门五-卷积神经网络（断点续训实现，基本概念、tf卷积函数、cifar数据集百度云资源及tf实现）https://blog.csdn.net/qq_36
执契·2020-08-19 03:34

逻辑回归和线性回归,代价函数,交叉熵函数,极大似然估计

目录1.什么是逻辑回归？3.逻辑回归和线性回归关系3.最大似然估计->代价函数1.什么是逻辑回归？在线性回归模型中，输出一般是连续的，例如模型的定义域和值域都可以是[-∞,+∞]。逻辑回归:输入可以是连续的[-∞,+∞]，但输出一般是离散的，即只有有限多个输出值。例如，其值域可以只有两个值{0,1}，这两个值可以表示对样本的某种分类，高/低、患病/健康、阴性/阳性等，这就是最常见的二分类逻辑回归。
贾世林jiahsilin·2020-08-19 03:24

SiamFC++与SiamBAN

一SiamFC++网络结构及处理流程如下：注意大多数算法对于分类损失都采用交叉熵损失，而SiamFC++在分类分支中计算cls_score与center-nessscore采用了不同的损失函数，cls_score
潜渊居士·2020-08-19 03:03

交叉熵（Cross-Entropy）与最大似然

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？
kingzone_2008·2020-08-19 02:24

深度学习 | 案例：逻辑回归方式实现Mnist手写数字识别（softmax/交叉熵/one-hot）

1.tensorflow简介TensorFlow是google基于distbelief开发的第二代人工智能学习系统，tensor(张量)意味着N维数组，Flow（流）意味着数据流图的计算，tensorFlow为流图从一端流向另外一端的计算，是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理的系统。其可被运用于图像识别、语音识别、计算机视觉和广告等多项机器学习和深度学习领域，可在智能手机、数千台
admin_maxin·2020-08-19 01:10

Pytorch损失函数torch.nn.NLLLoss()详解

在各种深度学习框架中，我们最常用的损失函数就是交叉熵（torch.nn.CrossEntropyLoss），熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。
Jeremy_lf·2020-08-19 01:16
上一页 33 34 35 36 37 38 39 40 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他