交叉熵第39页

cross-entropy

1.交叉熵的定义2.交叉熵与信息熵、KL散度的关系信息熵是用来衡量不确定性的。

ippputeeel·2020-08-16 09:54

神经网络的调参效果不理想时->(解决思路)

非凸函数是凹凸不平的，但是不同的损失函数凹凸起伏的程度不同，例如下述的平方损失和交叉熵损失，后者起伏更大，且后者更容易找

weixin_30262255·2020-08-16 08:32

《neural network and deep learning》题解——ch03 交叉熵代价函数

σ(z)=11+e−zσ′(z)=(11+e−z)′=e−z(1+e−z)2=11+e−ze−z1+e−z=σ(z)(1−σ(z))问题二一个⼩问题就是刚接触交叉熵时，很难⼀下⼦记住那些诸如y和a的表达式对应的角色

卓寿杰_SoulJoy·2020-08-16 08:14

机器学习(11.4)--神经网络(nn)算法的深入与优化(4) -- CorssEntropyCost（交叉熵代价函数）数理分析与代码实现

这篇文章我们将从数理上对CorssEntropyCost进行讲解，同时附上实现的代码可以参考机器学习(11.3)--神经网络(nn)算法的深入与优化(3)--QuadraticCost（二次方代价函数）数理分析首先我们定义因此在求得最后一层神经元这时我们对最后一层的w,b求偏导数，我们在sigmoid函数定义为由这个我们可以推出其中x在程序代码对应的是a[-2],defitemData(item,

雨落那秋林·2020-08-16 06:04

损失函数总结以及python实现：hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)...

所以先来了解一下常用的几个损失函数hingeloss(合页损失)、softmaxloss、cross_entropyloss(交叉熵损失)：1：hingeloss(合页损失)又叫Multiclass

ancihe9168·2020-08-16 05:54

网络模型（MLP-全连接神经网络）

损失函数：交叉熵（CrossEntropyLoss），自带one-hot类型和softmax。输出：one-hot类型，结果为最大的索引值。网络importtorchf

曲奇喵·2020-08-16 05:44

随笔系列之交叉熵(cross entropy) and KL divergence

有关交叉熵CrossEntropy与KL散度的一点点crossentropy我相信了解过机器学习的基本算法的人没有不知道交叉熵这个东西的;通常,我们在机器学习的模型训练中会使用交叉熵作为我们损失函数logloss

lotuswhl·2020-08-16 04:42

关于交叉熵的一点点思考

交叉熵信息量怎么度量呢？是为了反应消息的不确定性的量，一个事情发生的概率很小，但是如果发生了，那么这个消息量就很大。信息量度量如下：I(x)=-log(p(x))为什么取对数呢？

cxp12345678·2020-08-16 04:28

深度之眼 PyTorch 训练营第 4 期（8）：损失函数

文章目录1.损失函数总览2.回归损失函数3.分类损失函数3.1[交叉熵](https://charlesliuyx.github.io/2017/09/11/什么是信息熵、交叉熵和相对熵/"【直观详解】

文森特没有眼泪·2020-08-16 03:22

TensorFlow之计算交叉熵的函数 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

写在前面：起因是遇到一个错误：ValueError:Rankmismatch:Rankoflabels(received2)shouldequalrankoflogitsminus1(received2).于是去了解接下来介绍的这两个函数。tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logitstf.nn.sparse_softmax_cross_entropy

hia_echo·2020-08-16 02:51

pytorch报错及坑

pytorch1.0.1的报错和原因1、报错：block:[0,0,0],thread:[16,0,0]Assertiont0&&tn_classesfailed原因是训练列表里标签的问题2、在win下用交叉熵损失

oZincO·2020-08-16 00:39

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss报错解决办法

最终，我找到了一篇运用交叉熵损失函数的多分类代码一步步检查发现了报错的原因:在多分类问题中，当损失函数为nn.CrossEntropyLoss()时，它会

Arthur-Ji·2020-08-15 21:30

/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(D

welcometomyblog头一次使用pytorch,调用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()的时候报错/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu

littlehaes·2020-08-15 20:49

交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函数

www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032二分类的交叉熵公式是

无左无右·2020-08-15 17:46

深度学习 - TensorFlow

TensorFlow运行模型——会话（session）变量（tf.Variable）神经网络的实现过程基于tensorflow的前向传播反向传播损失函数解决回归问题的损失函数：均方误差MSE解决分类问题的损失函数：交叉熵

Rakish Leilie·2020-08-15 03:03

交叉熵损失函数原理深层理解

说起交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss」，相信大家都非常熟悉，但是要深入理解交叉熵损失函数的原理和作用，还得溯本追源才能对其有一个真实的理解与认知。

追逐AI的蜗牛·2020-08-14 18:32

【ML&DL】logistics regression理解

以前有学过linearclassification、linearregression和logisticsregression，这次做一下总结，并主要推导一下交叉熵损失函数的由来和梯度下降法。

夏洛的网·2020-08-14 17:19

台大李宏毅课程笔记5——Logistic Regression （逻辑回归）

台大李宏毅课程笔记4内容提要模型建立逻辑回归和线性回归对比CrossEntropy（交叉熵）与SquareError（均方差对比）描述分类与生成分类生成分类优势多分类多层嵌套按照惯例先放课程视频连接：https

子涣_new·2020-08-14 16:41

最大似然估计，交叉熵，相对熵(KL散度)

在机器学习中，选择损失函数时，通常会遇到交叉熵的概念，也就是交叉熵损失函数，那么我们知道最小化交叉熵损失函数等价于最大化对数似然，那么最小化交叉熵损失函数其含义是怎么样本的？

zhlei12345·2020-08-14 14:27

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，第一项是预测解锁与标准答案之间的差距，如之前讲过的交叉熵、均方误差；第二项是正则

yijiancmy·2020-08-14 04:49

Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-12-22引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常回到这么一个个函数：nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了nn.LogSoftmax()nn.LogSoftmax()nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()nn.NLLLo

yinizhilianlove·2020-08-13 23:11

tensorflow-神经网络识别验证码（数字+小写字母）

download.csdn.net/download/wyply115/10913733单个验证码样式如下：识别分析识别流程分析准备数据数据处理神经网络输入经过神经网络隐层全连接层输出softmax计算相对概率求交叉熵损失梯度下降求最小损失确定模型计算准确率我们通过倒推顺做的

wyply115·2020-08-13 23:13

分类问题常用的损失函数及pytorch实现

目录1、二分类问题（1）交叉熵损失函数（2）pytorch实现2、多分类问题（1）交叉熵损失函数（2）pytorch实现3、sigmoid与softmax（1）sigmoid（2）softmax4、结论

Sizhou Ma·2020-08-13 22:42

MNIST手写数字识别之MLP实现

本笔记主要从下面四个方面展开：文章目录1多层感知机(MLP)理论知识1.1隐藏层1.2激活函数1.3多层感知机1.4交叉熵(crossentropy)损失函数2.MNIST数据集简介3.代码详解及结果展示

Yu-Feng Xia·2020-08-13 22:44

贪心科技机器学习训练营（二）

www.zhihu.com/people/tan-xin-xue-yuan/activities写文章交作业这次训练营的讲的是knn我先找下文章回忆下KNN算法KNN实现“手写识别”GridSearchCV和交叉熵机器学习的回归算法

润森·2020-08-13 22:52

pytorch学习笔记：损失函数

0.定义损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异Cost：希望训练使得预测与标签的差异小一些Regularization：对模型增加一些约束，防止过拟合1.损失函数1.1交叉熵损失函数labels必须是dtype

小杰.·2020-08-13 22:05

pytorch学习笔记（七）——loss及其梯度

第二种是用于分类的误差交叉熵，既可以用于二分类问题，也可以用于多分类问题。一般最后的输出要通过softmax函数，第二种loss我们放在之后的博客中讲解。

南风渐起·2020-08-13 22:36

pytorch(1)-激活函数sigmoid、损失函数MSE,CrossEntropyLoss,

损失函数1.激活函数2.损失函数2.1均方误差损失函数2.2交叉熵损失函数2.3NLLLoss()2.4BCELoss()1.激活函数全连接网络又叫多层感知器，多层感知器的基本单元神经元是模仿人类神经元兴奋与抑制机制

平凡之路_cyy·2020-08-13 18:55

损失函数与正则化

目录：损失函数正则化正则化在损失函数中的应用Softmax与SVM交叉熵极大似然估计（MLE)总结一、损失函数本文将通过一个例子来理解什么是损失函数：本文中参数的具体含义等内容请参考神经网络学习与总结一文

Horn_WZH·2020-08-13 17:01

[pytorch] 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()#

*小呆·2020-08-13 17:06

tensorflow 几种交叉熵损失函数

交叉熵概念：交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。

不一样的等待12305·2020-08-13 17:51

pytorch中关于分类问题损失函数的易混淆点——交叉熵损失的基本原理以及几种不同的实现

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，第一篇说明原理，第二篇说明用法。一、二分类损失函数1.1从一个简单的实例说起对于一个二分类问题，比如我们有一个样本，有两个不同的模型对他进行分类，那么它们的输出都应该是一个二维向量,比如：模型一的输

LoveMIss-Y·2020-08-13 16:08

深度学习与PyTorch笔记18

交叉熵（crossentropyloss）Entropy熵，不确定性，entropy，uncertainty，measureofsurprise，higherentropy=lessinfo，定义：Entropy

niuniu990·2020-08-13 16:17

pytorch交叉熵使用方法

是暮涯啊·2020-08-13 15:57

交叉熵损失的来源、说明、求导与pytorch实现

1.(信息)熵一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接关系。给定一个离散的随机变量xxx，信息的度量依赖于概率分布p(x)p(x)p(x)，此时需要求出一个函数I(x)I(x)I(x)来表示信息的内容，它应该是概率p(x)p(x)p(x)的单调函数。假设现在有两个不相关的事件xxx和yyy，那么观察到两个事件同时发生时获得的信息量应该等于观察到各自发生时获得的信息之后即：I(x,y)=I(

不会算命的赵半仙·2020-08-13 15:30

Tensorflow交叉熵的代码实现

一、基础计算importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()#logits代表wx+b的输出，并没有进行softmax（因为softmax后是一个和为1的概率）logits=np.array([[1,2,7],[3,5,2],[6,1,3],[8,2,0],[3,6,1]],dtype=np.float32)#labels是[2,1,0,0,

天痕坤·2020-08-13 15:55

tensorflow常用损失函数（loss function）（一）：图像识别、分类

1.图像分类在tensorflow中针对图像分类的lossfunction主要三交叉熵函数，主要有这几类：softmax、sigmoid、sparse_softmax、weighted加权交叉熵。

itlilyer·2020-08-13 14:51

Pytorch打卡第8天：18种损失函数

LossFunction)代价函数(CostFunction)目标函数(ObjectiveFunction)nn.CrossEntropyLoss功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算主要参数

雯文闻·2020-08-13 14:35

PyTorch 中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss 的计算过程

CrossEntropyLoss()函数联合调用了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()。假设网络得到的输出为hhh，它的维度大小为B×CB\timesCB×C，其中BBB是batch_size，CCC是分类的总数目。与之对应的训练数据的标签yyy维度是1×B1\timesB1×B，yyy中元素的取值范围是[0,C−1][0,C-1][0,C−1]，即0≤y[j]≤C−1j=0,

随风秀舞·2020-08-13 13:26

KL divergence

不对称性：D(P||Q)≠D(Q||P)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少信息长度为自信息，表达为熵：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，表达为交叉熵

deye1979·2020-08-13 13:34

PyTorch入门实战教程笔记（十四）：神经网络与全连接层1

PyTorch入门实战教程笔记（十四）：神经网络与全连接层1交叉熵CrossEntropyLoss在介绍交叉熵之前，先介绍一下信息熵，表达式如下：信息熵表达了信息出现的概率或者不确定性，如果uncertainty

Star·端木·2020-08-13 12:24

OpenAI Gym--智能体

cem.py位于此存储库中的通用交叉熵智能体g

Hiking_Yu·2020-08-13 11:09

交叉熵/二分类交叉熵及各自对应的focal loss(附pytorch代码)

以下主要分为4个部分：交叉熵损失、二分类交叉熵损失、Focalloss及二分类Focalloss1.CE_los

Enjoy_endless·2020-08-13 11:36

必能读懂的交叉熵详解，pytorch中交叉熵的使用

目录1.交叉熵详解1.1信息量1.2熵1.3相对熵（KL散度）1.4交叉熵1.5小结2.交叉熵的应用（pytorch中）2.1交叉熵在分类任务中的计算过程2.2log_softmax()函数2.3nll_loss

Leeryer·2020-08-13 11:52

一文搞懂交叉熵损失

本文从信息熵和最大似然估计来推导交叉熵作为分类损失的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

香菇不相识·2020-08-13 11:15

KL散度和交叉熵

本文主要包括：1.kl散度和交叉熵的概念比较{\color{red}1.kl散度和交叉熵的概念比较}1.kl散度和交叉熵的概念比较2.交叉熵在分类任务中的本质{\color{red}2.交叉熵在分类任务中的本质

aturbofly·2020-08-13 11:24

pytorch学习笔记——二分类交叉熵损失函数

pytorch学习笔记——二分类交叉熵损失函数二分类交叉熵函数二分类交叉熵函数binary_cross_entropy公式：loss=−y∗log⁡(y^)−(1−y)∗log(1−y^)loss=-y

我要吃泡菜·2020-08-13 11:18

【学习笔记】Pytorch深度学习—损失函数（一）

【学习笔记】Pytorch深度学习—损失函数（一）损失函数概念交叉熵损失函数其他损失函数NLL、BCE、BCEWithLogitsLoss前面学习了如何构建模型、模型初始化，本章学习损失函数。

白桃乌龙茶·2020-08-13 10:07

logistic 回归

logistic回归模型只做二分类时，可以看出：将写在同一个式子，为：通常用最大似然估计法，对logistic模型中的参数进行估计，假设有N个已知标签的样本即：可以看出其实对参数进行最大似然估计等价于对交叉熵做最小化扩展现在再聊聊聊为什

zuomeng844·2020-08-12 19:26

在Pytorch之中的nn.CrossEntropyLoss同时使用reduction与weights产生错误结果的相关问题

Pytorch中的交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss之中包含两个非常有用的参数：weight：用来平衡样本之间的不平衡；reduction：用来指定损失结果返回的是mean、sum还是

夜流歌·2020-08-12 18:22

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