交叉熵第44页

训练-测试数据类别不平衡和交叉熵(Quora question pair challenge中的类别不平衡问题)

介绍假设我们想要在一个二分类问题上训练一个机器学习模型,一个标准的度量模型性能的方法叫做log-loss或binarycross-entropy.这意味着对于给定的预测标签y的任务,我们想要得到概率y^\hat{y}y^,而不是仅仅输出一个0/1的预测类别.模型的crossentropy分数定义为:∑i−yilogyi^−(1−yi)log(1−yi^)\sum_i-y_ilog\hat{y_i}

糖葫芦君·2020-07-06 10:44

【NLP/AI算法面试必备-2】NLP/AI面试全记录

2、交叉熵函数系列问题？与最大似然函数的关系和区别？3、HMM、ME

pyxiea·2020-07-06 09:52

Keras中自定义复杂的Loss函数(调优用)

Keras本身也自带了很多Loss函数，如mse、交叉熵等，直接调用即可。而要自定义loss，最自然的方法就是仿照Keras自带的loss进行改写。

米小凡·2020-07-06 08:34

hiyoung·2020-07-06 07:24

交叉熵损失函数（softmax分类器）

对于训练集中第iii张图片数据xix_ixi，在WWW下会有一个得分结果向量fyif_{y_i}fyi,则损失函数几座Li=−log(efyi∑jefj)L_i=-log(\frac{e^{f_{y_i}}}{\sum_je^{f_j}})Li=−log(∑jefjefyi)或者Li=−fyi+log∑jefiL_i=-f_{y_i}+log\sum_{j}{e^{f_i}}Li=−fyi+log

Marina-ju·2020-07-06 04:17

损失函数python实现

交叉熵素损失函数defpixel_wise_softmax(output_map):exponential_map=tf.exp(output_map)sum_exp=tf.reduce_sum(exponential_map

染出芬芳。·2020-07-06 04:58

论文笔记：RetinaNet（Focal Loss for Dense Object Detection）

牛顿爱吃香蕉·2020-07-06 03:38

ArcFace 论文大颗粒粗读笔记（二）

损失函数训练时网络后端的组成与原理，从最左侧的||W||与||X||的归一化，到在余弦角度增加m，然后进行feature的rescale，统一变换到64，最后经过softmax得到预测的probability，与GT计算交叉熵的损失原文解释

WeChat_007·2020-07-06 02:17

机器学习：神经网络代价函数总结

一些常用的代价函数主要有：二次代价函数、交叉熵代价函数以及对数似然函数等等。2.二次代价函数定义考虑nn个样本的输入

SanFanCSgo·2020-07-06 02:29

小孩都看得懂的熵、交叉熵和 KL 散度

weixin_38753422·2020-07-06 02:32

机器学习面试之各种混乱的熵

什么是交叉熵？什么是联合熵？什么是条件熵？什么是相对熵？它们的联系与区别是什么？如果你感到回答这些问题有些吃力，对这些概念似乎清楚，似乎又没有那么明白，那这篇文章就是为你准备的。

架构文摘·2020-07-05 19:13

机器学习之树模型

回归树用MSE，分类树用交叉熵。xgboost模型推导第t步的损失函数得到新的目标函数并进一步，将它分解为T个叶子节点上子目标函数之和（方便下边搜索树结构使用）。

jxzheng95·2020-07-05 18:36

损失函数之交叉熵(一般用于分类问题)

一，交叉熵的原理：交叉熵是用来衡量两个概率分布的距离(也可以叫差别)。[概率分布：即[0.1，0.5，0.2，0.1，0.1]，每个类别的概率都在0~1，且加起来为1]。

ZJE_ANDY·2020-07-05 18:17

准确率Accuracy与损失函数Loss的关系

定义在理解他们的关系之前，先来回顾一下什么是交叉熵损失和准确率。交叉熵损失函数：交叉熵输出的是正确标签的似然对数，和准确率有一定的关系，但是取值范围更大。

CVsaber·2020-07-05 18:11

记记关于tensorflow训练模型时出现损失函数为NAN问题

交叉熵损失函数输出NAN的问题：之前使用tensorflow训练模型，开始的一段迭代周期，模型的预测准确率一直在上升，徘徊一段时间后，准确率骤减，直至到随机猜测的水平，开始以为是模型出了问题，就修改了一下代码

风-之-谷·2020-07-05 18:03

深度学习中的损失函数

2.交叉熵损失函数我们知道，熵的定义公式是：H(y)=−∑iy

yuchiwang·2020-07-05 18:20

图像融合评价指标

图像融合评价指标文章目录图像融合评价指标1.人类视觉系统（HVS）2.分类一般方法1.信息熵（IE）2.标准差（STD）3.对比度（CON）4.空间频率（SF）5.平均梯度（AG）6.交叉熵（crossentropy

lbf-523·2020-07-05 17:59

【tensorflow学习】使用tensorboard实现数据可视化

1.创建summaryop第一步是标记想要记录的节点.常用的summary操作有tf.summary.scalar和tf.summary.histogram．比如你想要记录交叉熵：tf.summary.scalar

adrianna_xy·2020-07-05 17:32

【深度学习原理】交叉熵损失函数的实现

交叉熵损失函数一般我们学习交叉熵损失函数是在二元分类情况下：L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]L=−[ylogŷ+(1−y)log(1−ŷ)]L=−[ylogy^+(1−y)log

DrCrypto·2020-07-05 16:13

论文解读Focal Loss for Dense Object Detection

近期的集合为一个平台（onestage）的工作有YOLO和SSD，他们比前者更快我们提出了一个新的损失函数用于类的区分（classimbalance），这个损失函数是一个动态缩放的交叉熵

全意·2020-07-05 15:27

Tensorflow四种交叉熵函数

Tensorflow四种交叉熵函数转载：https://blog.csdn.net/QW_sunny/article/details/72885403注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits

Ｇlücklichste·2020-07-05 13:52

categorical_crossentropy 和 sparse_categorical_crossentropy的区别

在tf.keras中，有两个交叉熵相关的损失函数tf.keras.losses.categorical_crossentropy和tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy

Zero_to_zero1234·2020-07-05 13:14

《PyTorch模型训练实用教程》—学习笔记

使数据增强更灵活模型模型定义权值初始化权值初始化流程常用初始化方法模型Finetune用预训练的模型参数对新模型的权值进行初始化不同层设置不同的学习率损失函数和优化器损失函数L1范数损失L1Loss均方误差损失MSELoss交叉熵损失

studyeboy·2020-07-05 13:16

机器学习中的特征选择

子集评价方法包含：信息增益，交叉熵，相关性，余弦相似度等评级准则。两者结合起来就是特征选择方法，例如前向搜索与信

超级替补·2020-07-05 11:01

贝叶斯神经网络 BNN

如下图所示：也就是说，和传统的神经网络用交叉熵，mse等损失函数去拟合标签值相反，贝叶斯神经网络拟合后验分布。这样做的好处，就是降低过拟合。

rosefunR·2020-07-05 11:45

7.神经网络与深度学习（六）—改进学习效率

2）代价函数的改进(1)交叉熵函数(crossentropy)首先我们先来看一下公式，其中a是神经元输出，训练输入为x=1,目标输出是y=0：这里，。

quinn1994·2020-07-05 10:46

关于交叉熵损失函数的产生NaN的问题

常用交叉熵损失函数，常代替均方差损失函数用于分类loss_function=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred),reduction_indices=

AI使人轻松·2020-07-05 09:39

交叉熵损失函数的优点

再看损失函数改成交叉熵损失时：此时损失函数

Parallax_2019·2020-07-05 09:29

人脸识别损失函数之Center Loss

对于分类问题，常用的损失函数为交叉熵（CE，CrossEntropy）

toocy7·2020-07-05 07:20

tensorflow之focal loss 实现

何凯明大佬的FocalLoss对交叉熵进行改进，主要解决分类问题中类别不均衡导致的模型训偏问题。

hr_net·2020-07-05 07:51

深度学习-损失函数

均方误差(MSE)损失函数和交叉熵损失函数，如下图所示，可以清晰地观察到不同的损失函数在梯度下降过程中的收敛速度和性能都是不同的。特别是针对自定义的深

**猿来是你**·2020-07-05 06:08

Keras中损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy产生不同结果的分析

的分析问题原理激活函数softmax函数sigmoid函数分析解决问题在使用keras做对心电信号分类的项目中发现一个问题，这个问题起源于我的一个使用错误：binary_crossentropy二进制交叉熵用于二分类问题中

炮打小糍粑·2020-07-05 05:26

交叉熵损失函数及Tensorflow实现

一、交叉熵损失原理一般情况下，在分类任务中，神经网络最后一个输出层的节点个数与分类任务的标签数相等。

黄鑫huangxin·2020-07-05 04:59

Tensorflow四种交叉熵函数计算公式

Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy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

shelley__huang·2020-07-05 03:41

focal loss分析图 (完善知乎的一个评论)

个人猜测)一个样本的作用大小,不是直接由它对应的loss决定的,而是由这个样本对应loss对权值w的梯度决定的.因为梯度越大,则权值更新得越多(是朝着该样本loss减小的方向更新越多)用one-hot做交叉熵

caixxiong·2020-07-05 03:11

深度学习论文中常见loss函数汇总（tensorflow代码实现）

1、Softmax交叉熵损失函数（多分类）参考（1）定义defget_softmax_loss(features,one_hot_labels):prob=tf.nn.softmax(features+

David-Chow·2020-07-05 03:33

交叉熵损失函数的理解

转载自：https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80735068交叉熵损失函数的公式：1、交叉熵损失函数的原理我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归

我还年轻呀·2020-07-05 02:04

平方损失函数与交叉熵损失函数

对于机器学习中常见的损失函数有：平方损失函数与交叉熵损失函数。在本文中将讲述两者含义与响应的运用区别。2.平方损失函数平方损失函数较为容易理解，它直接测量机器学习模型的输出与实际结果之间的距离。

m_buddy·2020-07-04 23:27

Focal Loss详解以及为什么能够提高处理不平衡数据分类的表现

首先，我研究了一个用交叉熵作为损失函数的模型。在网上搜索之后，我发现了这篇论文，FacebookAIresearch(FAIR)的团队引入了一个新的损失函数——Focalloss。

deephub·2020-07-04 23:09

交叉熵损失函数

357094852）https://jackon.me/posts/why-use-cross-entropy-error-for-loss-function/一、相关知识1）熵：即衡量信息不确定性的大小2）交叉熵

m0_37709767·2020-07-04 23:06

【TF2.0】【笔记】神经网络小结

文章目录神经网络感知机全连接层神经网络优化目标激活函数SigmoidReLULeakyReLUTanh输出层的设计普通实数空间[0,1][0,1]和为1[-1,1]误差计算均方差交叉熵神经网络的类型卷积神经网络循环神经网络注意力

Samanii·2020-07-04 23:51

tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程及代码演示

欢迎访问我的个人主页tf.softmax_cross_entropy_with_logits()的计算过程一共分为两步:1.将logits转换成概率；2.计算交叉熵损失1.将logits转换成概率比如某个

littlehaes·2020-07-04 22:09

深度学习【17】物体检测：Focal Loss 反向求导及darknet上的实现

FocalLoss反向求导及darknet上的实现FocalLoss可以解决不平衡分类问题，是在交叉熵损失函数上的扩展。详见，论文：FocalLossforDenseObjectDetection。

DCD_Lin·2020-07-04 21:52

2020届互联网春招实习面经

6、手写sigmoid函数的导数7、手写逻辑斯蒂回归，交叉熵损

我永远喜欢西片同学·2020-07-04 21:06

Mask-RCNN中的损失函数

因此作者利用了aper-pixelsigmoid，并且定义Lmask为平均二值交叉熵损失（theaveragebinarycross-entropyloss）.对于一个属于第k个类别的RoI，Lmask

lanyuxuan100·2020-07-04 21:59

梳理caffe代码softmaxWithLoss（二十三）

caffe中的softmaxWithLoss其实是：softmaxWithLoss=MultinomialLogisticLossLayer(这个好多博客都翻译为交叉熵，这个应该准确点为多项损失函数)+

langb2014·2020-07-04 20:33

[深度学习] 损失函数

交叉熵

DemonHunter211·2020-07-04 20:47

【损失函数合集】超详细的语义分割中的Loss大盘点

交叉熵LossL=−∑c=1Myclog(pc)L=-\sum_{c=1}

just_sort·2020-07-04 20:53

【机器学习】——专题学习：(1)损失函数loss积累

link3、交叉熵损失。一、超分辨率重建loss1、感知损失（PerceptualLosses）论文地址动机：MSE损失能够取得很高的PSNR，但是对图片高频部分

小小的行者·2020-07-04 19:34

信息论：熵与互信息

这篇文章主要讲：熵,联合熵(jointentropy),条件熵(conditionalentropy),相对熵(relativeentropy,KL距离),互信息(mutualinformation),交叉熵

banlucainiao·2020-07-04 15:20

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