交叉熵第41页

softmax回归

文章目录softmax回归分类问题softmax回归模型softmax运算单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数softmax的pytorch实现训练模型softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景

九号店·2020-08-02 14:28

【深度学习】Focal Loss 与 GHM——解决样本不平衡问题

这里假设我们计算分类损失函数为交叉熵公式。由于在目标检测中，大量的候选目标都是易分样本，这些样本的损失

weixin_30819163·2020-08-02 14:45

动手学深度学习笔记day1：线性回归模型、softmax分类模型、多层感知机

目录线性回归模型1.模型2.数据集3.损失函数4.优化函数softmax与分类模型1.分类问题2.softmax运算符3.矢量运算表达式4.交叉熵损失函数多层感知机模型1.隐藏层2.表达公式3.激活函数

Hhhana·2020-08-02 12:17

pytorch学习笔记（九）：softmax回归的简洁实现

文章目录1.获取和读取数据2.定义和初始化模型3.softmax和交叉熵损失函数4.定义优化算法5.训练模型6.总代码7.小结使用Pytorch实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。

逐梦er·2020-08-02 12:59

python +keras实现图像分类（入门级例子讲解）

二.评价指标二分类评价指标binary_crossentropy：交叉熵ŷi是样本标签，

总裁余·2020-08-02 12:41

深度学习笔记二：卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络深度学习三部曲：放一个知乎上写的辅助理解CNN的文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27908027Step1.搭建神经网络Step2.找到一个合适的损失函数（交叉熵损失

脂环·2020-08-01 21:00

【2020暑假学习】第二次作业：卷积神经网络 part1

常用分类损失：交叉熵损失、hingeloss常用回归损失：均方误差、平均绝对值误差（L1损失）传统神经网络用于计

薄暮·2020-08-01 20:00

MNIST数据集实现手写数字识别（基于tensorflow）

主要应用了下面几个方法来提高准确率;使用随机梯度下降（batch）使用Relu激活函数去线性化使用正则化避免过拟合使用带指数衰减的学习率使用滑动平均模型使用交叉熵损失函数来刻画预测值和真实值之间的差距的损失函数第一步

Laura2017·2020-08-01 08:43

PyTorch 多层感知机与分类器实战-Minst

6.多层感知机与分类器逻辑回归交叉熵多分类实战-Minst全连接层激活函数与GPU加速常用激活函数一键部署GPU加速测试与可视化测试可视化逻辑回归对于逻辑回归我们不能直接最大化accuracy。

_zZhe·2020-08-01 08:39

数据挖掘笔记-特征选择-期望交叉熵

期望交叉熵也称为KL距离，反映的是文本类别的概率分布和在出现了某个特征的条件下文本类别的概率分布之间的距离，具体公式表示如下其中，P(t)表示特征t在文本中出现的概率，P(ci)表示ci类文本在文本集中出现的概率

人生偌只如初见·2020-08-01 07:52

损失函数(MSE和交叉熵）

全连接层解决MNIST：只是一层全连接层解决MNIST数据集神经网络的传播：讲解了权重更新的过程这个系列的文章都是为了总结我目前学习的积累。损失函数在我文章的网络中，我利用MSE（mean-squareerror，均方误差）作为损失函数，softmax作为激活函数。prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)loss=tf.reduce_mean(tf.sq

Aliz_·2020-08-01 05:49

为什么分类问题不能使用mse损失函数

文章目录起因原因最根本的原因有2个原因1交叉熵损失函数原理原因2另一个常说的原因用交叉熵损失函数后还会有梯度消失的问题吗？

zy_ky·2020-08-01 01:36

Softmax

Softmax函数概述softversionofmax大的越来越大，小的越来越小Softmax常与crossentropy（交叉熵）搭配连用上图中假设有三个输出，分别是2.0，1.0和0.1，如果将数值转换成概率的话

数学家是我理想·2020-07-31 22:10

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记系列之一

sigmoid(逻辑回归常用)（3）ReLU函数（线性整流函数：最近使用的激活函数）（RectifiedLinearUnit）（4）softmax函数（一般用于多元分类问题）5、损失函数定义（1）均方误差（2）交叉熵误差

云不见·2020-07-30 21:50

机器学习 | 算法模型 —— 算法训练：损失函数之交叉熵（熵/相对熵/KL散度/sigmoid/softmax）

目录1.信息论1.1.信息量1.2.熵1.3.KL散度（相对熵）1.4.交叉熵2.交叉熵的类型2.1.多分类交叉熵2.2.二分类交叉熵3.学习过程（以二分类为例）3.1.第一项求偏导3.2.第二项求偏导

admin_maxin·2020-07-30 21:34

【机器学习】到底什么是交叉熵

要想明白交叉熵(CrossEntropy)的意义，可以从信息量->熵->相对熵->交叉熵这个顺序入手。信息量顾名思义信息量表征事件发生冷门程度，越冷门，信息量越大。

胡熊熊·2020-07-30 21:51

TensorFlow进阶--实现分类器

数据输入：花瓣长度、花瓣宽度数据输出：山鸢尾标记为1，其他物种标记为0模型：y=sigmoid(x1-(a*x2+b))损失函数:sigmoid交叉熵损失函数代码如下：首先导入库并创建计算图会话importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfr

东泰山·2020-07-30 20:03

【论文笔记】RetinaNet论文最全解析！一文读懂！

FocalLossforDenseObjectDetection文章目录FocalLossforDenseObjectDetection依赖知识简介相关工作典型对象检测器Two-stage检测器One-stage检测器类不均衡鲁棒性估计FocalLoss平衡交叉熵

DrogoZhang·2020-07-30 17:51

Sklearn中二分类问题的交叉熵计算

二分类问题的交叉熵 在二分类问题中，损失函数（lossfunction）为交叉熵（crossentropy）损失函数。

山阴少年·2020-07-30 11:47

数据挖掘笔记-特征选择-算法实现-1

人生偌只如初见·2020-07-30 05:44

Adversarial Learning for Semi-supervised Semantic Segmentation

目标：利用对抗学习解决半监督语义分割问题方法：通过融合对抗学习损失和分割交叉熵损失，提升语义分割的精度（详见code）生成模型为任意语义分割模型判别模型基于FCN，输入为真实分割标签或通过分割模型产生的分割结果

篱落秋风·2020-07-30 03:03

【神经网络和深度学习】笔记 - 第三章如何提高神经网络学习算法的效果

文章导读：1.交叉熵损失函数1.1交叉熵损失函数介绍1.2在MNIST数字分类上使用交叉熵损失函数1.3交叉熵的意义以及来历1.4Softmax2.过拟合和正则化2.1过拟合2.2正则化2.3为什么正则化可以减轻过拟合问题

weixin_30627381·2020-07-30 02:28

熵、联和熵与条件熵、交叉熵与相对熵是什么呢？详细解读这里有！

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。

Charzueus·2020-07-29 23:00

TensorFlow2.0实现逻辑回归二分类，多分类

lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_logistic_regression数据集iris.csv，sklearn鸢尾花数据集二分类这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数

lovelife110·2020-07-29 22:32

交叉熵-MNIST加入多个隐藏层训练并且加入多个神经元以测试dropout层防止过拟合问题

二次代价函数在这里插入图片描述激活函数中我之前有总结一些常用的https://mp.csdn.net/mdeditor/101433613#激活函数交叉熵代价函数对数释然函数##拟合见机器学习笔记过拟合

八倍体小黑麦·2020-07-29 22:51

神经网络做二分类 loss=0.6931一直不下降

昨天做二分类的时候遇到一个问题，不管自己的网络怎么训练二元交叉熵的loss一直为0.6931，不管我改变超参数还是初始化的权重和偏倚总是不变，最后去看了一下大家有没有遇到这个问题，结果发现log(0.5

城北周杰伦·2020-07-29 15:58

动手学(3)

困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。

zfnice·2020-07-29 13:58

Keras【Deep Learning With Python】逻辑回归·softmax多分类与交叉熵

文章目录1逻辑回归1.2Sigmod函数1.2逻辑回归损失函数2交叉熵3softmax分类1逻辑回归回答0或11.2Sigmod函数0.9是好人0.1是坏人二分类1.2逻辑回归损失函数对于分类问题，我们使用交叉殇会更有效

Li xiang007·2020-07-29 12:00

【深度强化学习】交叉熵方法

文章目录前言第四章交叉熵方法强化学习方法的分类实用的交叉熵交叉熵法实践：玩CartPole小游戏交叉熵的理论背景总结前言重读《DeepReinforcemnetLearningHands-on》，常读常新

B417科研笔记·2020-07-29 07:40

关于tf.distributions的那些事儿

我们有时候需要计算某个分布的熵，有时候需要计算两个分布之间的交叉熵或KL散度。

微丶念（小矿工）·2020-07-29 06:55

机器学习面试- Scikit-learn

损失函数形式：Focalloss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样

Happy丶lazy·2020-07-29 05:29

Softmax Regression多分类中的求导及参数更新

SoftmaxRegression一般与交叉熵损失函数结合使用，但是关于交叉熵损失函数的求导和参数更新资料比较少，讲的也不是让我很满意，所以决定自己写一篇，就当是总结一下自己的认识，和大家一起交流进步。

zxd131248·2020-07-29 03:03

损失函数

损失函数（loss）：预测值（y）与已知答案（y_）的差距均方误差NN优化目标：loss最小=》自定义交叉熵均方误差(y-y_)的平方求平均数loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square

zwhfyy·2020-07-29 03:20

keras从入门到放弃(五）独热编码和顺序编码

上次我们用探究多分类的问题,目标数据做独热编码，用categorical_crossentropy来计算softmax交叉熵，但是多分类还可以将目标数据做顺序编码，用sparse_categorical_crossentropy

润森·2020-07-28 22:00

高效的神经架构搜索：Efﬁcient Neural Architecture Search via Parameter Sharing（笔记）—2018

训练所选子图的模型，最小化规范的交叉熵损失。在子模型间共享权重，使EN

樱木仙僧·2020-07-28 08:20

Tensorflow2.0 feature_columns ，交叉特征，estimator，tf1.0实战(第五节)

5-8以前为tensorflow2.0，5-8以后为tensorflow1.0什么是交叉熵？

xiaoa~·2020-07-28 07:31

吴恩达Deep Learning编程作业 Course1-神经网络和深度学习-第三周作业

计算交叉熵代价。实现前向传播和反向传播。1.需要使用的包1.numpy：是Python用于科学计算的基本包。2.m

椰楠liu·2020-07-28 07:37

CNN入门+猫狗大战(Dogs vs. Cats)+PyTorch入门

原网络采用的交叉熵torch.nn.CrossEntropyLoss()进行Loss计算，而这个函数内部是已经进行了softmax处理的（参考），所以网络中的输出再进行F.softmax(x,dim=1

l1076604169·2020-07-28 01:25

理解交叉熵损失函数

什么是熵熵是对一个随机变量的不确定性的“数学性度量”，就像我们使用kg来表示物体的重量、用m来表示物体的长度等方式一样的数学度量。信息就是减少这种不确定的事物，如帮助调整概率、排除干扰或者确定具体属于哪一类。熵和信息数量相等，意义相反，获取信息意味着消除这种不确定性。概率是表示随机变量是某个可能情况的确定性，而熵是随机变量属于某种可能情况的不确定性。信息熵信息熵代表的是随机变量或整个系统的不确定性

安二柴·2020-07-28 01:22

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]第二个参数labels：实际的标签，大小同上注意:这个函数的返回值并不是一个数，而是一个向量，如果要求交叉熵

guoyunfei20·2020-07-27 22:40

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·2020-07-27 17:23

Rethinking：分类&回归

前言一般说到多分类问题，我们很自然地会采用softmax交叉熵损失，而谈到回归问题，我们可能会选择MSE这样的损失。

Bear_Kai·2020-07-27 14:37

[论文极简笔记]FBNet: Hardware-Aware Efficient ConvNet Design via Differentiable Neural Architecture Search

DNAS的loss由交叉熵和延时两部分组成。使用速查表去计算延时,延时是硬件相关的,之前用FL

holeung·2020-07-27 13:22

神经网络基础学习笔记（三）神经网络的学习

目录前言：4.1从数据中学习4.1.1数据驱动4.1.2训练数据和测试数据4.2损失函数4.2.1均方误差4.2.2交叉熵误差4.2.3mini-batch学习4.2.5为什么要设定损失函数4.3数值微分

忆_恒心·2020-07-27 12:11

学习笔记：tensorflow和keras中的交叉熵损失

学习笔记：tensorflow和keras中的交叉熵损失tensorflowtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels,logits)logits未经过

Puddinggggg·2020-07-27 10:47

pytorch中CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别与联系

先分别看一下：CrossEntropyLoss称为交叉熵损失函数，主要的计算公式为：loss(x,class)=−log(eclass∑j(ex[j]))loss(x,class)=-log(\frac

Dynamicw·2020-07-16 14:47

简单粗暴理解与实现机器学习之神经网络NN（二）：神经网络多分类原理与反向传播原理、神经网络计算输出、softmax回归、梯度下降算法、向量化编程、激活函数的选择等等

7.2.4交叉熵损失7.2.4.1公式7.2.5梯度下降算法7.2.6反向传播算法导数7.2.6.1导数7.2.6.2导数计算图7.2.6.3链式法则7.2.6.4逻辑回归的梯度下降7.2.7向量化编程

汪雯琦·2020-07-16 06:36

yolov3中loss函数的探索（一）：ori-darknet、giou-darknet

yolov3中loss函数的探索知识补丁1.交叉熵（p(xi)：真实分布概率；q(xi)：预测分布概率）在机器学习中，我们需要评估label和predicts之间的差距，使用KL散度刚刚好，由于KL散度中的前一部分熵不变

小楞·2020-07-16 05:18

class7--tensorflow:正则化

不能很好的预测样本值，即训练的loss很小，但是测试的loss很大）正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不正则化b）loss=loss（y与y_的均方误差或者交叉熵

木子若鱼·2020-07-16 00:33

Tensorflow四种交叉熵函数

注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作

MiracleJQ·2020-07-15 20:53

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