交叉熵第42页

《动手学深度学习》（pytorch版）摘要

版目录深度学习简介预备知识环境配置数据操作ontorch创建Tensor操作广播机制运算的内存开销tensor和numpy相互转换自动求梯度深度学习基础线性回归Reo线性回归线性回归简洁实现softmax回归交叉熵损失函数图像分类数据集

Kfdhfljl·2020-07-15 17:17

动手学习深度学习pytorch版——多层感知机与softmax层

多层感知机与softmax层——动手学习深度学习pytorch版1.内容简介1.1数据集介绍1.2多层感知机(MLP,MultilayerPerceptron)介绍1.3激活函数1.4Softmax层1.5交叉熵损失函数

lavendelion·2020-07-15 16:59

TensorFlow 日常

TeeEye·2020-07-15 15:02

机器学习--基础--逻辑回归/分类（logistic regression）原理与设计思路

logisticregression文章目录logisticregression原理前言建模思路为什么采用sigmoid为什么采用交叉熵构建损失函数原理前言逻辑回归与分类同线性回归与分类有很强的关系；关于逻辑回归算法本身的学习应当参考线性回所指出的一般性思路

xiaoxifei·2020-07-15 10:34

最大似然函数、交叉熵和经验分布的关系

这是对《deeplearning》书中(5.59)式和均方损失是经验分布和高斯模型之间的交叉熵的理解。经验分布最大似然函数能推导出交叉熵，他们俩本质是一回事，推导的桥梁就是经验分布。

小君不忧·2020-07-15 09:54

交叉熵

文章转自：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834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

yanzhelee·2020-07-15 00:36

Fast(er) rcnn的损失函数总结

将分类与回归做到了一个网络里面，因此损失函数必定是多任务的：其中分类任务还是我们常用的对数损失，对数损失,即对数似然损失(Log-likelihoodLoss),也称逻辑斯谛回归损失(LogisticLoss)或交叉熵损失

恋蛩音·2020-07-14 16:23

熵、相对熵和交叉熵的区别与联系

目录一.信息量二.熵（信息熵）三.相对熵（KL散度）四.交叉熵五.交叉熵在单分类问题中的应用一.信息量信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量信息量的大小就是看这个信息消除不确定性的程度

condi1997·2020-07-14 09:23

Softmax、交叉熵损失函数及导数

这是一个简单的神经网络，输出层的激活函数为SoftMax，根据定义，输出层各节点的输出值为：其中是该节点的输入是上一层节点的输出值，是权重，所以：再来看损失函数：是训练实例的标签值：显然，只有一个是正确分类，所以向量里只有一个分量值为1，其余都是0：t是正确类别的下标，所以：例如一个三分类的任务，正确分类是第二个，输出结果是[0.3,0.5,0.2]，所以这里的误差为：再比如输出为[0.4,0.1

迎风漂扬·2020-07-14 08:01

深度学习基础之-1.5交叉熵损失函数

交叉熵交叉熵（CrossEntropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。

SusanLovesTech·2020-07-13 20:26

深度学习（二）损失函数--交叉熵与梯度计算

文章目录交叉熵熵相对熵交叉熵一个多分类的交叉熵问题多个二分类的交叉熵问题从极大似然看交叉熵极大似然估计推导交叉熵二分类多分类梯度交叉熵线性回归我们可以用均方误差（MSE），对于逻辑回归、神经网络而言，使用均方误差作为

得克特·2020-07-13 19:48

深度学习--生成式对抗网络--DCGAN/WGAN/WGAN-GP/LSGAN/BEGAN算法理论

网络属于无监督学习2）网络中判别器D与生成器G的相互博弈，其纳什均衡为D(G(Z))=0.53）网络的训练阶段分为两个阶段2生成式对抗网络的优缺点1）优点2）缺点3生成式对抗网络的损失函数1）判别器D损失函数（使用交叉熵损失函数

我是疯子喽·2020-07-13 19:10

最大似然损失与最小化交叉熵损失的异曲同工之妙

一、逻辑回归与softmax函数在逻辑回归问题中，我们使用sigmoid函数将线性模型的连续值映射到0~1的区间上，设置一定的阈值（二分类问题，大于阈值设置为1，小于阈值设置为0），从而得到某个类别的概率。如果将这个问题泛化，推广到多分类问题上（如图片的多分类），我们可以使用softmax函数将其输出单元从一个变成多个。1.sigmoid函数sigmoid函数是个很漂亮的S形，其作用可以将取值的范

带着小板凳学习·2020-07-13 15:46

深度学习笔记：交叉熵(cross-entropy)损失函数解决二次型带来的学习速率下降问题

我们都希望我们的神经网络能够根据误差来加快学习的速度。但实际是什么样的呢？让我们先来看一个例子：这个网络只有一个神经元，一个输入一个输出：我们训练这个网络做一个简单的任务，输入1，输出0.当然这种简单的任务我们可以不用任何学习算法就可以手动算出权重值。但我们这次试用梯度下降法尝试获得权重值和偏置值，损失函数使用二次型函数。接下来让我们看看这个神经元是怎么学习的。首先，我选择输入x=1,w=0.6,

fanchenxinok·2020-07-13 14:14

深度学习中交叉熵损失函数详解

深度学习中交叉熵损失函数背景，公式推导详解首先，我们来看下交叉熵损失函数的表达式：其中上面那个方程式是用于计算最后一层激活函数为softmax函数的交叉熵损失函数，下面这个是用于计算最后一层激活函数为sigmoid

恩泽君·2020-07-13 12:44

softmax算法与损失函数的综合应用

6.5.1实例22交叉熵实验对于交叉熵这个比较生僻的术语，在深度学习领域中是最常见不过了，由于其常用性，在TensorFlow中会被封装成为多个版本，有的公式里直接带了交叉熵，有的需要自己单独求一下交叉熵

qq_40652148·2020-07-13 11:35

深度学习使用交叉熵代价的好处

贯穿神经网络设计的一个反复出现的主题是代价函数的梯度必须足够的大和具有足够的预测性，来为学习算法提供一个好的指引。饱和（变得非常平）的函数破坏了这一目标，因为它们把梯度变得非常小。这在很多情况下都会发生，因为用于产生隐藏单元或者输出单元的输出的激活函数会饱和。负的对数似然帮助我们在很多模型中避免这个问题。很多输出单元都会包含一个指数函数，这在它的变量取绝对值非常大的负值时会造成饱和。负对数似然代价

一只荣·2020-07-13 10:52

tf的softmax交叉熵计算中的logits的含义

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数是TensorFlow中常用的求交叉熵的函数。其中函数名中的“logits”是个什么意思呢？

qq314000558·2020-07-13 09:10

深度学习之交叉熵损失函数的原理和应用

目录1、交叉熵的定义2、交叉熵的应用：3、在逻辑回归中的应用4.交叉熵和二次代价函数的对比4.1.二次代价函数的不足4.2.交叉熵代价函数4.3对数释然代价函数（log-likelihoodcost）：

a flying bird·2020-07-13 08:23

Tensorflow 分类函数（交叉熵的计算）

命名空间:tf.nn函数作用说明sigmoid_cross_entropy_with_logits计算给定logits的S函数交叉熵。测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率。

dengwohuai4277·2020-07-13 04:14

深度学习-交叉熵损失

SoftMax回归对于MNIST中的每个图像都是零到九之间的手写数字。所以给定的图像只能有十个可能的东西。我们希望能够看到一个图像，并给出它是每个数字的概率。例如，我们的模型可能会看到一个九分之一的图片，80％的人肯定它是一个九，但是给它一个5％的几率是八分之一（因为顶级循环），并有一点概率所有其他，因为它不是100％确定。这是一个经典的情况，其中softmax回归是一种自然简单的模型。如果要将概

aids1990·2020-07-13 02:14

动手学深度学习（一）

是特征数x是几个特征几个数据w是1几个特征y是1*几个数据二、Softmax与分类模型1、softmax运算符（softmaxoperator）将输出值变换成值为正且和为1的概率分布2、分类问题可以用交叉熵损失函数

V_ince·2020-07-13 01:44

【深度学习】分类问题损失函数——交叉熵

回顾问题请参考：【回归问题损失函数——均方误差】本文主要介绍分类问题下的损失函数——交叉熵，如何与softmax回归搭配使用，和它们的使用方法，以及如何用TensorFlow实现。

望天边星宿·2020-07-13 01:24

TensorFlow学习笔记（8）----CNN分类CIFAR-10数据集

该文章是对TF中文手册的卷积神经网络和英文手册ConvolutionalNeuralNetworks部分所包含程序的解读，旨在展示CNN处理规模比较大的彩色图片数据集（分类问题）的完整程序模型，训练中使用交叉熵损失的同时也使用了

海上的独木舟·2020-07-13 01:16

深度学习理论——目标函数（损失函数）&正则化&交叉验证

1.目标函数(1)分类问题中的目标函数这类问题中最常用的就是交叉熵函数了，即使用了softmax的损失函数。

Miss_yuki·2020-07-13 00:18

大白话5分钟带你走进人工智能-第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3)

第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(2)上一节中，我们讲解了交叉熵损失函数的概念，目标是要找到使得损失函数最小的那组θ，也就是l(θ)最大，即预测出来的结果在训练集上全部正确的概率最大。

L先生AI课堂·2020-07-13 00:23

深度学习里的损失函数与交叉熵

1.MSE损失函数损失函数是机器学习与深度学习里面的重要概念。从名字上就可以看出，损失函数(LossFunction)反应的是模型对数据的拟合程度。一般来说，损失函数越小，说明模型对数据的拟合也越好。同时我们还希望当损失函数比较大的时候，对应的梯度也会比较大，这样梯度下降的时候更新也会快一些。线性回归中，最常用的就是最小平方误差(MSE)了。MSE也相当简单:Lossmse=∑i=1n(yi−y~

bitcarmanlee·2020-07-12 21:50

算法工程师面试题整理3（待续）

，他们的公式初始化过程优化方法SGD、Adam算法过程动量算法过程Xception网络参数减少量代码求一个数的平方根仿射变换矩阵，透视变换矩阵，双线性二插值TF中卷积是如何计算的膨胀卷积感受野如何计算交叉熵公式

Tristahong·2020-07-12 21:44

tensorflow代码全解析 -3- seq2seq 自动生成文本

基本工作流程如下：序列A中的每一个单词通过word_embedding操作以后，作为input进seq2seq入模型，模型生成同样维度的序列A_out训练的时候，模型的输出序列A_out与序列B之间的交叉熵作为模型的目标函数

zyfortirude·2020-07-12 21:27

二次代价函数、交叉熵代价函数、对数似然代价函数的应用场景

交叉熵正式由于二次大家函数的这个局限性，我们需要引入交叉熵

神兽乌鸦·2020-07-12 19:13

语义分割—交叉熵损失函数

fromdataloadersimportutilscriterion=utils.cross_entropy2dimporttorch.nnasnndefcross_entropy2d(logit,target,ignore_index=255,weight=None,size_average=True,batch_average=True):n,c,h,w=logit.size()#logit

徐梓航·2020-07-12 17:50

tf常见的损失函数（LOSS）汇总

tf常见的损失函数（LOSS）汇总运算公式1均方差函数2交叉熵函数tensorflow中损失函数的表达1均方差函数2交叉熵函数例子1均方差函数2交叉熵函数损失函数在机器学习中用于表示预测值与真实值之间的差距

Bubbliiiing·2020-07-12 14:27

tensorflow 损失函数值为nan，损失函数不收敛

由于我的损失函数是交叉熵，应该改为tf.log(tf.clip_by_value(y_conv,1e-8,1.0))这样的形式，tf.clip_by_value这个函数确定了两个阈值。

想个名字真的难·2020-07-12 13:34

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(五)

第4章神经网络的学习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4.2.4mini-batch版交叉熵误差的实现

weixin_43114885·2020-07-12 12:53

逻辑回归交叉熵推导及其求偏导

1.交叉熵推导Sigmoid公式为：g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1图像为：因为Sigmoid函数的定义域为（−∞-\infty−∞,+∞+\infty

Wanncy·2020-07-12 11:40

Softmax回归

应用场景Softmax回归虽然名字叫回归，但它在多个线性回归输出基础上，经过了softmaxoperator，且最小化的是交叉熵损失，被用作多分类。

雪糕cool·2020-07-12 11:19

损失函数之交叉熵

记录一下自己的笔记。1.信息熵首先是信息量的定义，根据信息论原理得出。。这里一开始就给出了负号，保证I(x)>=0.信息熵就是信息量的数学期望。2.KL散度（相对熵）中间还有一个条件熵，略过了。。这里对应就是我们机器学习中的P(X)真实分布，Q(X)预测分布。从式中得知，KL越少就是表示两个分布越接近。在机器学习中，我们的目的就是将Q(x)无限接近P(x).其中Dkl可以证明是非负数。从而得出交叉

陈浩天就是我·2020-07-12 11:35

Python-Tensorflow-二次代价函数、交叉熵、对数似然代价函数、交叉熵应用

一、二次代价函数y代表实际值，其实就是label。y-a即误差，误差的平方和除以样本数。第二个公式是表示只有一个样本时的代价函数。σ（）是激活函数，输出前需要经过一个激活函数。W是权值，X是上一层的信号值，b是偏置值，最终得到z，z是信号的总和。第一个式子：对w权值求偏导；（复合函数求偏导）第二个式子：对b偏置值求偏导。其中，z表示神经元的输入，sigma表示激活函数。w和b的梯度跟激活函数的梯度

Vuko-wxh·2020-07-12 11:25

4.TensorFlow代价函数拟合优化器

一、二次代价函数、交叉熵代价函数、对数似然代价函数（一）二次代价函数相当于把误差求平方累加再除以样本总数，求平均（二）交叉熵代价函数（三）对数似然代价函数激活函数：见博文早期研究神经网络主要采用sigmoid

vSLAM算法攻城狮·2020-07-12 10:07

交叉熵损失函数和均方误差损失函数

交叉熵分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。

weixin_30438813·2020-07-12 06:30

U_Net原理及tensorflow的实现

的改进如上图是UNET的架构图，可以发现器输入图像和输出图像不一致，如果我们需要输入图像和输出图像一致时，在卷积时，使用padding=“SAME”即可，然后再边缘检测时，就相当与像素级别的二分类问题，用交叉熵做

weixin_30432007·2020-07-12 06:25

神经网络在TensorFlow实现

3.损失函数：最小平方误差准则（MSE）、交叉熵（cross-entropy）、对数似然函数（log-likelihood）、指数损失函数（exp-loss）、Hinge损失函数（Hinge-loss）

rosefunR·2020-07-11 22:30

Tensorflow笔记—5—神经网络优化—MSE损失函数，子定义损失函数和交叉熵损失函数

一.定义1.1激活函数激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达能力常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等(1)激活函数relu：在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示(2)激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示(3)激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示1.2神经元神经元模型：用

街上人·2020-07-11 21:08

tensorflow简单使用案例--mnist数集分类（2）-二次代价函数

3.交叉熵代价函数（不改变激活函数）二次代价函数权值修正效果不好。改变代价函数，改用交叉熵代价函数：不作推到了………………4.结论1.交叉熵代价函

yyh吲哚乙酸·2020-07-11 20:13

《Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click Prediction》阿里妈妈MLR模型与python代码

数学模型写成了如下形式：文中，σ(x)σ(x)σ(x)采用Softmax函数，η(x)η(x)η(x)采用sigmoid函数，同时，g(x)=xg(x)=xg(x)=x，那么上式可以转换成：模型的损失函数为包含三部分：交叉熵损失

蠡1204·2020-07-11 19:26

分类问题常用的损失函数为交叉熵( Cross Entropy Loss)

分类问题和回归问题是监督学习的两大种类：分类问题的目标变量是离散的；回归问题的目标变量是连续的数值。神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。回归问题解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归问题。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意实数。解决回顾问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。对于回归问题，常用的损失函数是均方误差(

ywfwyht·2020-07-11 19:23

机器学习中的损失函数(均方误差，交叉熵误差)及其python实现

很多函数都可以作为损失函数lossfunction，但常用的是均方误差和交叉熵误差等。

doubleslow;·2020-07-11 18:54

TensorFlow1.0系统学习（四）————代价函数（交叉熵代价函数cross-entropy)、过拟合Dropout、优化器Optimizer、学习率更改策略

文章目录一、平方误差代价函数（quadraticcost）二、交叉熵代价函数（cross-entropy）三、防止过拟合方法1、Dropout1.1、多层神经网络，Dropout=1.01.2、多层神经网络

夏天的欢·2020-07-11 18:02

常见的代价函数

quadraticcost)均方误差：代价函数=(实际值-输出值)的平方/2nm：训练样本的个数；hθ(x)：用参数θ和x预测出来的y值；y：原训练样本中的y值，也就是标准答案上角标(i)：第i个样本2.交叉熵代价函数

alanjia163·2020-07-11 17:33

numpy实现逻辑回归以及梯度下降优化算法

H逻辑回归及其损失梯度下降训练数据:逻辑回归及其损失为什么采用交叉熵损失也就是二项分布参数化的极大似然估计:参考博文梯度下降参考:神经网络优化算法及代码实现——从SGD、Momentum、AdaGrad

JayShaun·2020-07-11 12:04

推荐频道

交叉熵