交叉熵第40页

GodsLeft·2020-08-12 15:12

focal loss个人理解

如何更好的学习正样本，常见的方法是交叉熵前面加上一定的beta系数。方法一：拿分割任务简单介绍下：设图片大小为256*256，分割目标大小为30*30。

zh_JNU·2020-08-12 14:46

自然语言处理(2)-信息论基础

自然语言处理-数学基础概述1.信息论基础1.1熵1.2联合熵和条件熵1.3相对熵和交叉熵1.4互信息和双字耦合度1.5噪声信道模型概述本系列文章计划总结整理中国科学院大学宗成庆老师《自然语言处理》课程相关知识

平凡之路_cyy·2020-08-11 23:04

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

关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（crossentropy）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。

图图噜·2020-08-11 22:04

反向传播之softmax求导

softmax求导[先看这个，别的网页有误导]简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6[适当看看]详解softmax函数以及相关求导过程

lzp_k2·2020-08-11 12:34

动手学深度学习_1

1.1.2模型1.1.3损失函数1.1.4优化函数-随机梯度下降1.2代码实现1.2.1线性回归从零开始版1.2.2线性回归pytorch版2.softmax与分类模型2.1softmax的基本概念2.2交叉熵损失函数

dayday学习·2020-08-11 04:24

神经网络详细解释（包含BP算法的推导）

文章目录单层神经网络结构有意思的现象常见的激活函数：隐含层的神经网络结构反向传播交叉熵BP算法推导计算输出层的激活函数的梯度计算输出层的pre-activation的梯度计算隐藏层的post-activation

lhz泽少·2020-08-11 03:34

动手深度学习PyTorch（三）模型选择、欠拟合和过拟合

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

Alex、木易·2020-08-11 02:40

机器学习面试整理

文章目录机器学习面试总结基础困惑度:AUC是什么：sigmod函数GELUs交叉熵损失函数先验、后验、似然Bias和Variance区别梯度爆炸和梯度消失问题线性回归模型梯度下降算法梯度下降算法对比L-BFGS

相知无悔·2020-08-11 02:17

如何选择损失函数 Loss Function

如何选择损失函数1.交叉熵CrossEntropy交叉熵与熵相对，如同协方差与方差熵考察的是单个的信息（分布）的期望：H(p)=−∑i=1np(xi)logp(xi)交叉熵考察的是两个信息的（分布）的期望

浪拔湖人·2020-08-10 19:14

TensorFlow学习－－MNIST入门与提高　(附脚本input_data.py)

建立softmax回归模型:y=softmax(Wx+b)y=softmax(Wx+b)损失函数采用交叉熵来衡量：CostEntropy=−∑y′logyCostEntropy=−∑y′logy其中y′

阿卡蒂奥·2020-08-10 15:21

Pytorch和Tensorflow中的交叉熵损失函数

原文地址Pytorch系列目录导入支持importtensorflowastfimporttorchimportnumpyasnp生成测试数据onehot_labels=[[0,0,1,0,0],[0,0,0,1,0],[0,1,0,0,0],[1,0,0,0,0]]labels=np.argmax(onehot_labels,axis=1)#[2310]logits=[[-1.1258,-1.1

BBJG_001·2020-08-10 13:20

【DL-CV】反向传播，（随机）梯度下降

【DL-CV】损失函数，SVM损失与交叉熵损失【DL-CV】激活函数及其选择有了损失函数L，我们能定量的评价模型的好坏。我们希望损失能最小化，或具体点，我们希望能找到使损失最小化的权重W。

weixin_34112181·2020-08-10 11:28

机器学习：逻辑回归与K折交叉验证

文章目录逻辑回归的引入决策边界逻辑回归的损失函数熵的引入交叉熵（逻辑回归的损失函数）!

Mr. Donkey_K·2020-08-10 06:21

分类问题中的交叉熵损失和均方损失

分类问题的损失函数交叉熵损失（CrossEntropyLoss）：假设误差是二值分布，可以视为预测概率分布和真实概率分布的相似程度。

ifenghao·2020-08-10 05:47

实用技巧 - trick1

多分类下准召f1优化简单地说就是如果多类别不均衡的话，这时候直接使用神经网络优化交叉熵损失得到的结果，f1显然不是全局最优的，很多同学都会问，二分类下的阈值搜索我会，如果是多分类怎么做一个阈值搜索呢？

小马帅就是我没错了·2020-08-09 23:04

大白话5分钟带你走进人工智能-第40节神经网络之调优神经网络的超参数

站在机器学习角度来说，可以去使用gridsearch，crossvalidation就是交叉熵验证加上栅格搜索，但是它在深度学习里用

L先生AI课堂·2020-08-09 06:41

Softmax函数和交叉熵Cross-entropy以及KL散度求导

参考链接：https://blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329交叉熵cross-entropy对一个分类神经网络fff，输出为z=f(x;θ),z=

winycg·2020-08-09 02:17

交叉熵

本文为转载，原博客地址：https://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

咸鱼半条·2020-08-09 02:03

机器学习—交叉熵代价函数—极大似然估计推导

一、极大似然估计首先得知道什么是极大似然估计吴恩达老师在公开课直接给出交叉熵代价函数并简单解释了交叉熵代价函数作为逻辑回归代价函数的合理性，在周志华老师的《机器学习》教材中，从极大似然估计角度详细证明了交叉熵代价函数的推导

等不到烟火清凉·2020-08-09 02:11

机器学习系列27-循环神经网络RNN(Ⅱ)

LearningTargetLossFunction依旧是SlotFilling的例子，我们需要把model的输出yiy^iyi与映射到slot的referencevector求交叉熵，比如“Taipei

Sakura_gh·2020-08-09 02:59

机器学习中的熵、条件熵、相对熵(KL散度)和交叉熵

GitHub简书CSDN该文章转载自详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵文章目录1、信息熵(informationentropy)2、条件熵(Conditionalentropy)3、相对熵(Relativeentropy

冉茂松·2020-08-08 22:45

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵神经元模型：用数学公式比表示为：f(Σixi*wi+b),f为激活函数神经网络是以神经元为基本单位构成的激活函数：引入非线性激活因素

肖朋伟·2020-08-08 20:00

简述为什么输出层在使用sigmoid做激励函数时, 代价函数用交叉熵比平方差更好

符号：C：代价函数w：weightb：biasη：学习速率在使用平方差作代价函数时：其中a是预测结果，即其用链式法则来求权重和偏置的偏导数就有（这里求导过程我就不写了，毕竟从"宏观"上来理解一个问题我觉得会更重要。如果想去了解完整的过程可以去参考其他资料，如这本书，有中文版的，可以在网上找到）：sigmoid函数图像如下：而梯度下降更新规则为：由sigmoid函数的图像我们可以知道，当z很小(远小

leung5·2020-08-08 19:03

机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵（为何使用交叉熵作为损失函数）

1、信息熵(informationentropy)熵(entropy)这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵(Shannonentropy)，信息熵(informationentropy)。本文只讨论信息熵。首先，我们先来理解一下信息这个概念。信息是一个很抽象的概念，百度百科将它定义为：指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类

WePlayDirty·2020-08-08 11:50

使用tensorboard显示train和valid的准确率和loss

前期定义#定义损失函数以及相对应的优化器withtf.name_scope('loss'):cross_entropy=-tf.reduce_sum(y*tf.log(softmax_result))#交叉熵损失

安之ccy·2020-08-08 00:43

cs231n训练营学习笔记（6）

跑代码，softmax最开始，写softmax_loss_naive用循环求loss和gradientsoftmax分类器使用交叉熵loss，公式为编程实现时候稍微利用了广播，10个分数一起算的foriinrange

就叫荣吧·2020-08-08 00:56

逻辑回归为什么对切斜的数据特别敏感(正负例数据比例相差悬殊时预测效果不好)

原因来自于逻辑回归交叉熵损失函数是通过最大似然估计来推导出的.使用最大似然估计来推导损失函数,那无疑,我们得到的结果就是所有样本被预测正确的最大概率.注意重点是我们得到的结果是预测

546034381·2020-08-07 19:53

PyTorch自用笔记（第四周）

PyTorch自用笔记（第四周）七、神经网络与全连接层7.1逻辑斯蒂回归7.2交叉熵7.3多分类问题实战7.4全连接层`Linear操作``ReLU激活`自定义层次train7.5激活函数与GPU加速7.6Visdom

代号06009·2020-08-07 16:04

多标签文本分类-multi label text classification 推荐论文

多标签文本分类也可以用一般的文本分类来做，只不过损失函数需要替换为sigmoid交叉熵，如果样本单标签占比比较大，则还是选用文本分类任务来做，推荐的论文链接，如果多标签样本比较多，而且标签之间有很强的关联性

nlp小仙女·2020-08-06 13:53

文本匹配开山之作-DSSM论文笔记及源码阅读（类似于sampled softmax训练方式思考）

框架简要介绍模型结构输入Encoder层相似度Score计算训练方式解读训练数据训练目标训练方式总结DSSM源码阅读训练数据中输入有负样本的情况输入数据合并正负样本与计算余弦相似度softmax操作与计算交叉熵损失使用一个

XiangJiaoJun_·2020-08-06 12:40

神经网络训练数据的一点理解

然后输入数据X，会得到一组输出Y，将这个Y与X对应的Y_label进行对比，比较二者之间的差值（一般用mse或者交叉熵来刻画），然后通过这个差值去调整网络中的W和b参

小研一枚·2020-08-06 12:31

训练分类器为什么要用cross entropy loss（交叉熵损失函数）而不能用mean square error loss（MSE,最小平方差损失函数）?

在一个人工智能群里，有人问起，训练分类器为什么要用crossentropyloss（交叉熵损失函数）而不能用meansquareerrorloss（MSE,最小平方差损失函数）呢?

玉来愈宏（张玉宏）·2020-08-06 11:17

NCE损失（Negative Sampling)

DSSM的损失函数:先是1个正例和5个负例过softmax:最后交叉熵损失函数：Word2Vec的损失函数：输入词的词向量和预测词(或负例)的分界面向量点乘，经过sigmoid，再过交叉熵损失函数在词向量的生成过程中

smartcat2010·2020-08-05 20:43

pytorch 二分类交叉熵损失函数

importtorchimporttorch.nn.functionalasFpred=torch.tensor([[-0.4089,-1.2471,0.5907],[-0.4897,-0.8267,-0.7349],[0.5241,-0.1246,-0.4757]]).cuda()print(pred)'''tensor([[-0.4089,-1.2471,0.5907],[-0.4897,-0

圣托里尼的日落啊~·2020-08-05 14:44

PyTorch 踩坑实录 (1) - 损失函数

交叉熵损失函数接下来看看踩得第一个坑，在使用

GoWeiXH·2020-08-05 11:37

加权交叉熵损失函数：tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits

计算加权交叉熵。类似于sigmoid_cross_entropy_wit

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-05 03:31

目标检测学习-YOLO-v3

新的网络架构这次作者参照了残差网络，构建了更加深的网络结构，充分发挥了3x3和1x1卷积的作用，叫做darknet53：分类softmax改成logistic为了适应一个框可能有多个类别，所以换成了二元交叉熵损失

王伟王胖胖·2020-08-04 03:02

熵、交叉熵及似然函数的关系

文章目录熵、交叉熵及似然函数的关系1.熵1.1信息量1.3熵2.最大熵中的极大似然函数2.1指数型似然函数推导2.2最大熵中的似然函数推导3.交叉熵与极大似然3.1联系3.2交叉熵损失函数熵、交叉熵及似然函数的关系

isstack·2020-08-03 22:34

CTR预估评价指标介绍

1.1Logloss1.1.1基本原理Logloss即对数损失,也称为对数似然损失(Log-likelihoodLoss),或交叉熵损失(cross-entropyLoss),是在概率估计上定义的.可用于评估分类器的概率输出

小熊猫3·2020-08-03 21:42

动手学深度学习（pytorch版）小知识的总结

二、使用torch.utils.data读取数据三、搭建网络四、多继承五、torchvision六、HxWxC→CxHxW七、pytorch中的维度概念(dim=0,1)八、为什么可以用交叉熵作为损失函数九

miracleo_·2020-08-03 20:15

李宏毅机器学习作业 2 Hungyi.Li Machine Learning HW2 逻辑回归法实现以及优化

关于“一个属性有几个固定选项，怎么表达”的问题，数据采用one-hot，每个选项独立成一个属性，loss用交叉熵计算，这样更科学。这里不用过多操心，数据给出已经处理好了。

秦伟H·2020-08-03 17:18

信息论 Information Theory 自学心得

在tensrflow的学习教程中肯定就会谈到，如何设置误差函数，最常见的就是交叉熵，文档中给了一篇学习资料，讲了交叉熵设计的学科——信息论，看了英文文档后有所感悟，特此记录。

渡边君·2020-08-03 15:04

熵、联和熵与条件熵、交叉熵与相对熵是什么呢？来这里有详细解读！

信息论基本知识1、熵2、联和熵与条件熵3、互信息4、交叉熵与相对熵5、困惑度6、总结1、熵熵也被称为自信息，描述一个随机变量的不确定性的数量。

Charzous·2020-08-03 12:19

pytorch 损失函数 IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

在使用MIML的过程中，我需要对属于同一标签中的子概念进行损失值计算，采用的是nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数，然而我就出现上述这种情况，于是我自己写了一个小小的示例进行问题解决

骑着蜗牛追导弹-biubiu·2020-08-03 07:43

从熵、相对熵、交叉熵到机器学习的交叉熵损失与softmax损失函数

在之前学习神经网络的时候，对于损失函数这块，一直以MSE来作为理解，后来交叉熵损失出现之后，也没有深刻地将其理解，写代码时也是直接调用库函数。

CQ_Liu·2020-08-03 03:13

信息熵、相对熵、交叉熵总结

1、什么是信息熵信息熵是由热力学的中的熵引出的概念，在热力学中，熵通常表示事物的混沌程度，事物越混沌，其熵越大。相应的信息熵表示的是随机变量的不确定性，某个事件发生的概率越小，其信息熵越大。具体公式为：H(P)=−∑P(X)logP(X)H(P)=-\sumP(X)logP(X)H(P)=−∑P(X)logP(X)2.什么是相对熵相对熵也称为KL散度，描述的是随机变量的真实分布和假设分布的拟合程度

leemusk·2020-08-03 01:39

深度学习之 softmax和交叉熵

记录深度学习经典输出单元函数softmax和损失函数cross-entropy组合的推理过程以识别0~9的手写例子来尝试描述这个问题，假设输入数据集为28x28的手写数字（单通道）。那么输入图片X为28x28=784维的一个向量。并，简单起见使用单层网络W_ix+b。假设等式右边：输入图片X像素0~784*Wij+bi 其中Wij是i数字对0j（0784）像素的权值等式左边：

ClarkChang·2020-08-03 00:22

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy

交叉熵损失函数tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False,reduction=losses_utils.ReductionV2

很吵请安青争·2020-08-02 23:09

李宏毅2020机器学习笔记3——logistic回归

求max转换为求min将C1C2分类转换为01分类，为了方便写成统一的式子转换之后可以看出式子可以统一了可以转换了，下图：统一了形式，还引入了交叉熵的概念。你离目标越远，你的步长就越大。

babychrislee3·2020-08-02 23:59

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