交叉熵第43页

两个角度解释为什么逻辑回归（sigmoid, softmax）分类的损失函数用交叉熵而不用最小二乘

JayShaun·2020-07-11 12:04

过拟合，欠拟合及其解决方案

模型在训练数据集上表现出的误差泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似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数

Dxy17·2020-07-11 12:38

交叉熵（Cross Entropy）

交叉熵应用到机器学习问题的简要介绍交叉熵可以用于定义机器学习问题和最优化问题的损失函数。

huangjx36·2020-07-11 07:22

L1/L2/smooth_l1_loss/中心损失函数对比写法

由于中心点损失函数值考虑类内差异性，而交叉熵损失函数只考虑类间差异性，一般会把中心损失函数和交叉熵损失函数配合起来用各取所长。

DL_fan·2020-07-11 05:15

决策树

节点类entropy是未分支前的交叉熵label表示的是当前节点的标签，那类数据多，标签就是啥divid

Neo_DH·2020-07-11 05:53

对数损失函数(Logarithmic Loss Function)的原理和 Python 实现

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(cross-entropyLoss),是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal

guguai56·2020-07-11 01:13

ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named a

把下面的这行代码#计算交叉熵及其平均值cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_,1))#改为

ajphsb0849·2020-07-11 01:05

利用卷积神经网络模型预测mnist数据集的准确率

数据集的准确率本例程采用两个卷积层本例程中卷积神经网络模型的构建基本分为以下几步：输入数据，定义相关变量和参数初始化权值和偏置值定义卷积层和池化层函数构建第一个卷积层和第二个卷积层构建第一个全连接层和第二个全连接层采用交叉熵代价函数使用

ZHUQIUSHI123·2020-07-11 00:11

TensorFlow可微分编程实践3---交叉熵与代价函数微分

在上篇博文中，我们讲述怎样处理第l−1l−1层到第ll层的前向传输和反向求导，我们还没有讲述关于输出层的处理技术。在这里，我们还以MNIST手写数字识别为例，网络计算图如下所示：当我们计算出输出层的输出y∈R10y∈R10时，表示输入图像xx是0~9这10个数字的概率。此时输入图像xx对应的正确结果y^∈R10y^∈R10，假设该数为rr，则y^r=1y^r=1，其余维0，即y^={0,0,...

最老程序员闫涛·2020-07-11 00:22

Udacity深度学习（google）笔记（1）——notmnist

One-Hot编码交叉熵：不对称MultinomialLogisticRegression：最小化交叉熵：梯度下降python3.6中range取代了xrange的作用，另外下述代码结果不是1（为什么？

Wayne2019·2020-07-11 00:51

《Deep Learning from Scratch》·第一集：基本概念

常用的损失函数有均方误差、交叉熵误差。★mini-batch学习：从全部数据中选出一部分，作为全部数据的“

Only柚·2020-07-10 22:24

4.2损失函数

神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（lossfunction），一般使用均方误差和交叉熵误差等。均方误差yky_kyk-神经网络的输出，tkt_ktk-正确解标签，k-数据的维数。

Leonie_·2020-07-10 22:28

TensorFlow学习笔记（二）

损失函数常用的损失函数有均方误差、自定义、交叉熵等。

虐猫人薛定谔·2020-07-10 21:31

tensorflow中代价函数

tensorflow中常用的损失函数有二次代价函数、交叉熵、对数似然代价函数。

mengke_yu·2020-07-10 20:52

matlab训练神经网络时，使用mse（均方误差）以外的性能函数。

除了默认的mse（均方误差）这个性能函数外，还有mae（平均绝对误差）、sae（绝对值和误差）、sse（平方和误差）、crossentropy（交叉熵）。

xiaotao_1·2020-07-10 20:58

机器学习基础05常见的代价函数和激活函数

2.2sigmoid函数2.3tanh函数2.4ReLU函数2.5LeakyReLU1.常见的代价函数一句话总结：关于代价函数，回归问题用均方误差，分类问题用交叉熵。

山野村夫_pro·2020-07-10 19:41

飞桨学习总结

2方案选择回归问题vggresnet损失函数均方误差等分类问题需要提前分好类别交叉熵损失目标检测问题精心设计网络结构损失也比较复杂密度图回归均方误差损失融合方法目标检测+分类目标检测+回归等3数据预处理

正门大石狮·2020-07-10 12:11

Task02

线性回归中使用的是最小化平方误差损失函数，对偏离真实值越远的数据惩罚越严重；逻辑回归使用对数似然函数进行参数估计，用交叉熵作为损失函数。

weixin_41948788·2020-07-10 10:29

损失函数loss function-- 对自己学习有帮助的资源集锦

大佬笔记：（1）损失函数loss大大总结(讲解很全，易理解，推荐~)个人笔记：根据大佬笔记整理常用的损失函数如下：备注：y_hat–真实值；y–预测值1.分类任务（1）二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entro

dreamandgo·2020-07-10 09:39

训练误差和泛化误差、K折交叉验证

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数。让我们以高考为例来直观地解释训练误

good good study·2020-07-10 09:06

Keras框架使用Vnet2d模型对遥感图像语义分割

数据集：vnet2d网络如下,只分隔一个目标（大棚），所以是个二分类问题，因为目标区域较大这里我们采用传统的二分类交叉熵binary_crossentropy损失。

树莓派派酒·2020-07-09 23:17

交叉熵

原文链接：点击打开链接交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？

lishuandao·2020-07-09 19:14

信息论概念

交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。

lgb_love·2020-07-09 19:40

Focal Loss理解

2.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。

何进哥哥·2020-07-09 16:33

信息熵，联合熵，条件熵，交叉熵，相对熵+例子

信息熵（InformationEntropy）所谓熵也就是信息的不确定性，也就是混乱程度，举个例子便于理解。我们玩一个大转盘，有32个格子，分别标了1-32的数字，格子大小都一样，那么转动以后每个格子被指针指到的概率也是一样的。那么在转盘转动之前我们要下注的话就很纠结了，随便下哪一个都一样。这时候整个系统的信息是非常混乱无序的。我现在转好了让你猜是哪个数字，你会怎么猜？我会问，是1-16里面的么?

OldBibi·2020-07-08 22:25

前向传播与反向传播

一般神经网络用的损失函数是：交叉熵损失(crossentropy)。

weixin_39723464·2020-07-08 19:39

Softmax交叉熵损失函数反向传播

文章目录模型交叉熵损失函数及softmax计算误差Python代码模型前面得到的Z，然后经过softmax得到输出a，然后根据groudtruthy计算损失函数。

上帝的筛子·2020-07-08 18:24

深度学习(三)----算法岗面试题

●神经网络为啥用交叉熵。

weixin_30786617·2020-07-08 14:51

TensorFlow函数：tf.where()

focalloss中要实现交叉熵函数，需要将label图像中不同class对应的位置取出，经查询需要用到tf.where函数，随即记录如下。

Aidoneus_y·2020-07-08 09:17

深度学习1：神经网络基础&前馈神经网络Feedforward Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

目录神经网络背景常用的深度学习框架机器学习的三个基本要素模型学习准则损失函数0-1损失函数0-1LossFunction平方损失函数QuadraticLossFunction交叉熵损失函数Cross-EntropyLossFunctionHinge

绝对是谨慎提交的昵称·2020-07-08 06:28

物体检测之损失函数：标准交叉熵损失、平衡交叉熵损失、 Focal Loss

1.标准交叉熵损失标准的交叉熵（CrossEntropy，CE）函数，其形式如下所示。公式中，p代表样本在该类别的预测概率，y代表样本标签。

蜡笔小新灬·2020-07-08 02:50

YOLO中LOSS函数的计算

obj_index]有目标位置confidence的delta：1-l.output[obj_index]有目标位置坐标（x,y,w,h）的delta有目标位置class的delta代码分析和公式差异二分类交叉熵求梯度关于系数关于

北溟客·2020-07-08 01:28

深度学习4：卷积神经网kaggle猫狗分类（3）

binary_crossentropy',optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),metrics=['acc'])要用sigmoid做二分类的问题，还是老生常谈的rmsprop优化器，二元交叉熵作为损失函数

19element91·2020-07-08 00:47

动手学深度学习PyTorch版---day01

目录Day011.线性回归方法1---手动实现方法2---pytorch实现2.Softmax1.相关概念2.交叉熵损失函数3.从零实现softmax回归4.pytorch实现softmax回归3.多层感知机

Courageux-J·2020-07-08 00:10

【ReID】Mutual Mean-Teaching for Unsupervised Domain Adaptation on ReID解读

损失函数包括两部分基于交叉熵的分类损失（ClassificationLoss）和三元损失函数（TripletLoss），表达式如下：各参数和符号的具体含义自行查阅...下图是MMT的框架，其损失函数除了上述两个

Memory 旧城。·2020-07-07 23:25

信息熵、相对熵（KL散度）、交叉熵

文章目录1信息熵2相对熵（KL散度）3交叉熵1信息熵系统越有序，信息熵越低（越可能发生的事情发生，信息量越低，不太可能的事情发生，才能搞个大新闻）所以X=[0,1,0],H(X)=0X=[0.2,0.2,0.6

一只小菜猪·2020-07-07 23:27

【机器学习】分类时，为什么不使用均方误差而是使用交叉熵作为损失函数

MSE对于每一个输出的结果都非常看重，而交叉熵只对正确分类的结果看重当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时，（标签的值为1时表示属于此分类，标签值为0时表示不属于此分类），**MSE对于每一个输出的结果都非常看重

UESTC_20172222·2020-07-07 21:20

回归模型评价指标

（MeanAbsoluteError）平均绝对差值（2）MSE(MeanSquareError)均方误差，是回归任务最常用的性能度量，最小二乘估计也是使用均方误差（3）log对数损失函数（逻辑回归）：交叉熵损失

qq_28935065·2020-07-07 20:58

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。

bigface1234fdfg·2020-07-07 18:24

解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

网络训练中，loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数。经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。

·2020-07-07 16:49

EANN Event Adversarial Neural Networks for Multi-Modal Fake News Detection

多模态特征抽取器用于文本和图像特征；假消息检测器上的损失函数最小来保证假消息检测的准确性，事件判别器上的交叉熵损失最大来保证事件无关性。(θ^f,θ^d)=argminθf,θ

ov大鱼vo·2020-07-07 13:06

动手学深度学习打卡

2.交叉熵损失函数，只关心对正确类别的预测概率，因为只要其值足够大，就可以确保分类结果正确。3.Fashion-MNIST，多类图像分类数据集三、多层感知机1.神经网络引入了隐藏层

陆荣烜·2020-07-07 10:29

从香农熵到手推KL散度：一文带你纵览机器学习中的信息论

在本文中，我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础，再由最大似然估计推导出KL散度而加强我们对量化分布间相似性的理解。

算法与数学之美·2020-07-06 21:30

Focal Loss for Dense Object Detection 阅读总结

FocalLossforDenseObjectDetection阅读总结FocalLossforDenseObjectDetectionICCV.2017密集目标检测中的焦距损失1.本文解决办法作者提出通过重塑交叉熵损失的标准来解决类别不平衡的问题

ModestYjx·2020-07-06 17:01

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

下面总结一下常用的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focalloss、L1/L2损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU、CIOUIOULoss：考虑检测框和目标框重叠面积。

假言命题·2020-07-06 17:27

Focal Loss for Dense Object Detection(密集目标检测中的焦距损失)

我们提出了一个新的损失，我们称之为局部损失，它在标准交叉熵准则中增加了一个因子（1-

TJMtaotao·2020-07-06 14:17

focal loss

FocalLossforDenseObjectDetection首先,需要了解交叉熵是怎么工作的:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834

zhuiqiuk·2020-07-06 13:01

深度学习(4): 深度学习基础1——激活函数和损失函数

回归损失函数(1)均方误差损失函数(2)平均绝对误差损失函数(3)均方误差对数损失函数(4)平均绝对百分比误差损失函数(5)小结2.3分类损失函数(1)Logistic损失函数(2)负对数似然损失函数(3)交叉熵损失函数

TechArtisan6·2020-07-06 11:34

focal loss的实现

设标签为y，预测为y'，二进制交叉熵（BinaryCrossEntropy,BCE）定义为：FocalLoss（FL）如下，其中alpha推荐0.25，gamma推

_沥川往事·2020-07-06 11:50

交叉熵损失函数详解

我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「LogisticRegression」、神经网络「NeuralNetwork」等，真实样本的标签为[0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个Sigmoid函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。Sigmoid函数的表达式和图形如下所示：其中s是模型上一层的输出，Sigmoid函数有这样的特点：s=0时，

冲鸭，屎壳郎·2020-07-06 11:53

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