交叉熵第38页

Tensorflow 神经网络优化关于损失函数 loss learning_rate softmax

Tensorflow实践损失函数（loss）TableofContents损失函数（loss）一、激活函数activationfunction二、NN复杂度：多用NN层数和N参数的个数表示NN优化目标：loss最小交叉熵

CASTANEA·2020-08-19 00:39

（三）深度学习入门之one_hot编码、Logistic回归、softmax函数与交叉熵

1.onehot编码one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有N个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“激活态”，也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1，其他状态位都是0。举个例子，假设我们以学历为例，我们想要研究的类别为小学、中学、大学、硕士、博士五种类别，我们使用one-ho

xuzkbd·2020-08-19 00:08

逻辑斯特回归总结--线性模型与非线性模型对比

LR参数多分类情况下使用一对多策略，损失函数为交叉熵损失，求解方法为LBFGS,SAG和NEWTON-CG。

杨树1026·2020-08-19 00:07

交叉熵(cross_entropy)作为损失函数在神经网络中的作用

交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。

曾先森~~·2020-08-18 18:42

sigmoid_cross_entropy_with_logits

defsigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None):函数意义这个函数的作用是计算经sigmoid函数激活之后的交叉熵

weixin_34185560·2020-08-18 17:03

作业五：训练一个逻辑与门和逻辑或门_刘强

项目内容这个作业属于哪个课程人工智能实战2019这个作业的要求在哪里作业要求我在这个课程的目标是将机器学习理论与实践相结合，获得一定的项目经验，提高编程能力这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标使用sigmoid激活函数和二分类交叉熵函损失数我的

weixin_30267691·2020-08-18 17:35

caffe Sigmoid cross entropy loss 交叉熵损失函数

Sigmoid交叉熵损失函数（SigmoidCrossEntropyLoss）官方：loss,输入：形状:得分,这个层使用sigmoid函数映射到概率分布形状:标签输出：形状：计算公式:应用场景：预测目标概率分布

deep_learninger·2020-08-18 17:24

caffe SigmoidCrossEntropyLossLayer 理论代码学习

交叉熵损失函数交叉熵损失函数的简单介绍的链接下面我们就介绍一下caffe里面实现交叉熵的流程：首先：下面这个式子就是交叉熵的损失表达式E=−1n∑n=1n[pnlogp^n+(1−pn)log(1−p^

小_小_杨_·2020-08-18 17:53

损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系

cross_entropy-----交叉熵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。

Terry_dong·2020-08-18 16:15

TensorFlow 中 softmax_cross_entropy_with_logits 及其···v2 和 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的异同

一、三者的异同1、共同点三者功能都是先计算输入logits的softmax分类，再计算与输入labels之间的交叉熵，最终返回的交叉熵结果相同2、不同点（1）softmax_cross_entropy_with_logits

csdn-WJW·2020-08-18 16:10

sigmoid_cross_entropy_with_logits交叉熵损失简介及测试

def这个函数的作用是计算经sigmoid函数激活之后的交叉熵。

rrr2·2020-08-18 16:04

使用TensorFlow比较逻辑回归交叉熵与平方误差损失函数结果

逻辑回归通常使用交叉熵作为损失函数，而平方损失函数却很少用，原因是不好求导，而tensorflow在最优化时只许指定损失函数和最优化迭代方法即可自动求出最优解。

lming_08·2020-08-18 15:29

交叉熵、KL散度、极大似然和对数似然

前言：本文整理自https://www.cnblogs.com/silent-stranger/p/7987708.html，感谢MaHaLo的渊博知识。1.介绍：当我们开发一个分类模型的时候，我们的目标是把输入映射到预测的概率上，当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真实的概率更加接近。这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的，假设我们是开发一个二分类模型，那么

fengye2two·2020-08-18 14:20

信息熵，联合熵，交叉熵，相对熵的概念与区别

米小凡·2020-08-18 12:45

熵、信息量、信息熵、交叉熵-个人小结

一、理解熵1、首先看到这个词会产疑问，熵是什么？谁定义的？用来干什么的？为什么机器学习会用到熵？有了这些疑问后慢慢的开始探索～复制代码熵，热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。克劳修斯(T.Clausius)于1854年提出熵(entropie)的概念,我国物理学家胡刚复教授于1923年根据热温商之意首次把entropie译为“熵”。A.Einstein曾把

weixin_34405925·2020-08-18 12:37

交叉熵，相对熵（KL散度），互信息（信息增益）及其之间的关系

刚刚查了点资料，算是搞清楚了相对熵与互信息之间的关系。在这里记录一下，后面忘记的话可以方便查阅。首先，同一个意思的概念太多也是我开始搞混这些概念的原因之一。首先说一下编码问题：最短的平均编码长度=信源的不确定程度/传输的表达能力。其中信源的不确定程度，用信源的熵来表示，又称之为被表达者，传输的表达能力，称之为表达者表达能力，如果传输时有两种可能，那表达能力就是log22=1log_{2}^{2}=

qq_41978536·2020-08-18 11:06

熵，联合熵，条件熵，互信息，相对熵（KL散度），交叉熵的理解

熵熵：可以表示一个事件A的自信息量，也就是A包含的所有信息量。联合熵两个随机变量X，Y的联合分布，可以形成联合熵JointEntropy，用H(X,Y)表示。边缘分布p(x)等于联合分布p(x,y)的和，可得：条件熵条件熵的定义，有：H(Y|X)=H(X,Y)-H(X)互信息用I(X,Y)表示：两个随机变量X，Y的互信息定义为X，Y的联合分布和各自独立分布乘积的相对熵。计算下H(Y)-I(X,Y)

姬香·2020-08-18 11:03

信息论中熵联合熵条件熵相对熵（KL散度）（交叉熵）互信息（信息增益）的定义及关联

的理论知识定义例子1.均匀分布2.非均匀分布联合熵（jointentropy）条件熵（conditionalentropy）相对熵（relativeentropy）或(Kullback-Leibler)KL散度交叉熵

老光头_ME2CS·2020-08-18 10:59

自信息、熵、联合熵、条件熵、互信息、交叉熵、KL散度

文章目录1、熵1.1**自信息和熵**1.2**联合熵和条件熵**2、互信息3、交叉熵和散度3.1**交叉熵**3.2**KL散度**3.3**JS散度**4、熵编码1、熵在信息论中，熵用来衡量一个随机事件的不确定性

AIHUBEI·2020-08-18 10:16

交叉熵损失函数整理

文章目录一.交叉熵函数的由来(推导)1.1普通推导交叉熵：1.2极大似然推导交叉熵：二.交叉熵函数直观理解三.交叉熵的两种不同形式3.1Sigmoid+Cross-entropy3.2SoftMax+Cross-entropy

66Kevin·2020-08-18 06:37

tensorflow识别MNIST数据集

、softmax实现单神经元模型1、初始化变量2、向前传播以及损失函数3、向后传播以及优化参数4、开始训练5、评估模型补充二、两层卷积网络分类1、初始化变量2、预定义函数3、卷积层4、全连接层5、定义交叉熵损失以及测试的准确率

二进制泡面·2020-08-18 05:54

tensorflow中损失函数总结

(1)sequence_loss_by_example(logits,targets,weights)这个函数用于计算所有examples的加权交叉熵损失，logits参数是一个2DTensor构成的列表对象

小妖精Fsky·2020-08-18 03:17

学习排序算法（二）：Pairwise方法之RankNet

1.RankNet的基本思想RankNet方法就是使用交叉熵作为损失函数，学习出一些模型（例如神经网络、决策树等）来计算每个pair的排序得分，学习模型的过程可以使用梯度下降法。

super_bearxxf·2020-08-18 02:44

Focal Loss for Dense Object Detection整体介绍及部分细节讲解

目录一、整体总结二、Focalloss原理及推导1.多类别交叉熵2.focalloss推导2.1平衡交叉熵2.2focalloss定义三、类别不平衡和模型初始化四、RetinaNet检测器1.网络结构2

Emma1997·2020-08-17 19:29

神经网络学习入门干货（二）识别mnist数据集

Learning—Rate、正则项系数lambda、滑动平均衰减率ema辅助函数计算前向传播结果tf.nn.relu(tf.matmul())网络权重和偏置变量取随机值tf.truncated_normal交叉熵损失函数和正则化损失项

zuiqiangchao·2020-08-17 18:53

关于神经网络中的代价函数——交叉熵的由来

这段时间一直在看有关于神经网络的教程，在之前看过的其他一些机器学习算法，例如logistics回归等都是用C=(y−a)2/2函数做costfunction，但是在神经网络算法中，有些教程是使用交叉熵作为代价函数的

yqljxr·2020-08-17 17:03

keras_新闻多分类问题

‰这种问题的损失函数几乎总是应该使用分类交叉熵。它将网络输出的概率分布与目标的真实分布之间的距离最小化。‰处理多分类

御剑归一·2020-08-17 17:01

基于线性支持向量机的深度学习

对于分类任务，这些深度学习模型大多采用softmax激活函数进行预测，最小化交叉熵损失。在本文中，我们展示了用线性支持向量机替换softmax层的一个小而一致的优势。

七度银尘·2020-08-17 16:15

tf.clip_by_value()

tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0)，这个语句是在tensorflow实战Google深度学习框架中看见的，可以参看63页，运用的是交叉熵而不是二次代价函数。

framebreak·2020-08-17 16:34

【MNIST】

NormalNeuralNetwork：首先我用的是两层（inputlayer和outputlayer）的feed-forward的神经网络结构来训练数据,y=wx+b,在输出层用的是softmax求概率，算loss用的是交叉熵的办法

儒雅的晴天·2020-08-17 16:19

神经网络多分类任务的损失函数——交叉熵

神经网络多分类任务的损失函数——交叉熵神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n维数组作为输出结果。

我是女孩·2020-08-17 15:37

最近写的行人重识别（person re-id）程序错误反思记录

文章目录一、Loss问题二、分层学习率问题三、多GPU处理程序一、Loss问题首先，loss用的是三元组损失，标签平滑交叉熵损失，调试的过程中出了两个错误（1）float，listdtype不一样的问题

若比达法则·2020-08-17 14:21

深度学习基础总结

深度学习基本技巧选择合适的损失函数平方损失交叉熵损失…小批量样本（mini-batch）首先打乱数据，然后选择合适的小批量样本，重复epoch次。

littlely_ll·2020-08-17 13:41

常见损失函数小结

摘要本文主要总结一下常见的损失函数，包括：MSE均方误差损失函数、SVM合页损失函数、CrossEntropy交叉熵损失函数、目标检测中常用的SmoothL1损失函数。

关注公号‘AI深度学习视线’·2020-08-17 12:44

交叉熵

交叉熵还是看了一下书比较明白defcross_entropy_error(y_，t):#t所对应的是y_的标签#y_是网络的预测结果，用softmax进行处理了的概率cost=np.log(y_+1e-

TTLoveYuYu·2020-08-17 11:05

信息论基础--熵

目录熵联合熵(jointentropy)条件熵(conditionalentropy)连锁规则---》log运算而来熵率(entropyrate)相对熵（KL距离）交叉熵困惑度(perplexity)互信息双字

醉卧疆场·2020-08-17 11:28

【机器学习】分别从极大似然和熵的角度来看交叉熵损失

参考：交叉熵和对数损失函数之间的关系SoftMax函数，交叉熵损失函数与熵，对数似然函数从极大似然的角度从熵的角度假设样本为X，其对应的类别为Y，P(Y|X)就是给定X判断为Y的后验概率。

Mr_health·2020-08-17 07:19

（笔记）第二章：一个案例吃透深度学习（中）

目录一、【手写数字识别】之网络结构数据处理经典的全连接神经网络卷积神经网络二、【手写数字识别】之损失函数Softmax函数交叉熵交叉熵的代码实现三、【手写数字识别】之优化算法设置学习率学习率的主流优化算法一

联言命题·2020-08-17 02:02

Sess.run()解释下

cost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred,labels=labels_placeholder))#交叉熵比较计算值与

BobKings·2020-08-16 23:19

PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习-笔记

案例一：波士顿房价预测问题预测问题分类区别回归任务分类任务预测输出类型连续的实数值离散的标签常用损失函数loss()举例均方差损失函数Loss=(y-z)^2交叉熵损失函数深度学习基本步骤#numpy.fromfile

a_boy96·2020-08-16 23:49

人工智能神经网络：200行代码手写了一个全连接神经网络（NN），基于FP和BP算法，单条数据计算更新梯度，速度比较慢，计划改为批量计算，代码详细注释

2.算法的loss函数还是交叉熵函数，也是常用的分类loss函数。

猿说猿道·2020-08-16 19:18

Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning论文学习笔记

论文链接：Actor-Attention-CriticforMulti-AgentReinforcementLearning目录）一.改进算法的核心内容i.Attention机制ii.反事实基线iii.交叉熵二

barry_cxg·2020-08-16 16:28

机器学习（四）从信息论交叉熵的角度看softmax/逻辑回归损失

机器学习中会常见到softmaxLoss，逻辑回归损失（或者叫交叉熵损失），这两种损失的来源可以由两方面考虑，一方面可以看做是来源于概率论中的极大似然估计，此部分可参见机器学习（二），另一方面可以看做是来源于信息论中的交叉熵损失

遍地流金·2020-08-16 15:13

【北京大学】人工智能实践：Tensorflow笔记（二）：优化

文章目录2.1损失函数2.2学习率2.3滑动平均2.4正则化2.1损失函数神经元模型：激活函数：神经网络复杂度：损失函数：softmax()函数使输出满足概率分布要求，因此可用下图中代码实现交叉熵损失函数

lxg0387·2020-08-16 14:38

强化学习经典算法笔记(二十)：交叉熵方法Cross Entropy Method

强化学习经典算法笔记(二十)：交叉熵方法CrossEntropyMethod本次补上一个经典RL算法笔记。

赛艇队长·2020-08-16 12:54

神经网络优化方法来自北京大学人工智能实践视频

a.二次代价函数w,b梯度与激活函数梯度成正比b.对数释然代价函数c.交叉熵代价函数对数释然函数+softmax交叉熵+sigmoid2.激活函数3.学习率：4.滑动平均：滑动平均（影子值）：记录了每个参数一段时间内过往值的平均

Yang8465·2020-08-16 11:47

TensorFlow学习笔记（自用）

这个概率分布可以直接通过计算交叉熵来计算预测概率分布和真实答案概率之间的距离。所以在1中介绍的损失函数的y和y_应该是经过softmax之后的值。代表着概率分布。二、损失函数的定义用来刻

阳光非宅男·2020-08-16 11:31

Entropy（熵）、Cross_Entropy（交叉熵）、KL散度

1.信息熵（Entropy）获得1bit的信息可以将不确定性减少一半（也可以说不确定性降低了2倍）例子：假设天气情况完全随机，有晴天、雨天两种情况，则是晴天或雨天的概率各为0.5。那么只需要1bit()的信息就可以消除这个不确定性（用0代表晴天，1代表雨天，或者反过来也行），此时，获取1bit信息，不确定性降低2倍也就是概率乘2，0.5*2=1，变成了确定事件，消除了不确定性。假设天气情况完全随机

语冰泉·2020-08-16 10:57

Kullback–Leibler divergence(相对熵，KL距离，KL散度)

1前言注意两个名词的区别：相对熵：Kullback–Leiblerdivergence交叉熵：crossentropyKL距离的几个用途：①衡量两个概率分布的差异。

风翼冰舟·2020-08-16 10:21

Tensorflow案例4：Mnist手写数字识别(线性神经网络)及其局限性

学习目标目标应用matmul实现全连接层的计算说明准确率的计算应用softmax_cross_entropy_with_logits实现softamx以及交叉熵损失计算说明全连接层在神经网络的作用应用全连接神经网络实现图像识别应用

Kungs8·2020-08-16 10:44

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