交叉熵

【论文学习笔记009】RetinaNet

文章目录1.论文信息2.论文创新点3.欲解决的问题4.解决方案4.1焦点损失4.1.1交叉熵损失函数4.1.2平衡交叉熵4.1.3焦点损失定义4.2RetinaNet检测器4.2.1概述4.2.2FPN4.2.3Anchors4.2.4
小陈说CV·2020-07-04 13:12

Focal Loss for Dense Object Detection论文阅读

Focalloss这个损失函数在标准的交叉熵标准上添加了一个因子。目前目标检测的框架一般分为两种：基于候选区域的two
caicai2526·2020-07-04 12:39

DNN|CNN|百度paddle学习

深度学习三个步骤：建立模型选择什么样的网络结构选择多少层，每层选择多少神经元损失函数选择常用损失函数，平方误差，交叉熵…参数学习梯度下降反向传播算法全连接神经网络DNN由于模型结构不够灵活，模型参数太多
honor、·2020-07-04 11:05

机器学习常用损失函数以及各种排序算法，python实现

1.1.log对数损失函数（逻辑回归损失，交叉熵损失）有些人可能觉得逻辑回归的损失函
wong小尧·2020-07-04 10:25

百度深度学习--手写数字识别之损失函数

文章目录概述分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵交叉熵的代码实现概述上一节我们尝试通过更复杂的模型（经典的全连接神经网络和卷积神经网络），提升手写数字识别模型训练的准确性。
W_Y_J_love·2020-07-04 09:37

【TensorFlow】TensorFlow从浅入深系列之六 -- 教你深入理解经典损失函数（交叉熵、均方误差）

本文是《TensorFlow从浅入深》系列之第6篇TensorFlow从浅入深系列之一--教你如何设置学习率（指数衰减法）TensorFlow从浅入深系列之二--教你通过思维导图深度理解深层神经网络TensorFlow从浅入深系列之三--教你如何对MNIST手写识别TensorFlow从浅入深系列之四--教你深入理解过拟合问题（正则化）TensorFlow从浅入深系列之五--教你详解滑动平均模型目
SophiaCV·2020-07-04 08:14

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2（）的用法

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2（_sentinel,labels,logits,dim,name）计算softmax(logits)和labels之间的交叉熵参数
Muzi_Water·2020-07-04 07:02

Focal loss 原理及keras实现

在理解focalloss前，一定要先透彻了解交叉熵crossentropy。1、Crossentropy交叉熵部分的内容来自博客，对交叉熵写的很详细，深入浅出。
Fron Suk·2020-07-04 07:14

评估指标

对数损失mlogloss多分类用，对数损失error分类用，分类误差，等于1-准确率auc分类用，AUC面积logloss一种常用的概率损失衡量是对数损失（log_loss），又叫做对数似然，逻辑损失或者交叉熵损失
Lemon_ZL·2020-07-04 06:20

交叉熵在机器学习中的使用

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。
LTC_1234·2020-07-04 06:25

FairMOT论文解读与运行记录

论文解读目标检测部分FairMOT的目标检测部分基于CenterNet，只需识别person一个类别，然后在网络输出部分增加id分支，使用交叉熵损失函数进行训练。
DJames23·2020-07-04 05:38

Adversarial learning for semi-supervised semantic segmentation

结合空间交叉熵损失，本文使用对抗性损失，鼓励分割网络在高阶结构中产生接近真实标签地图的预测概率图。这个想法
顾北向南·2020-07-04 05:31

一文道尽softmax loss及其变种

Softmaxloss是由softmax和交叉熵(cross-entropyloss)loss组合而成，所以全称是softmaxwithcross-entropyloss，在caffe，tensorflow
Bruce_0712·2020-07-04 04:53

衡量两个概率分布之间的差异性的指标

衡量两个概率分布之间的差异性的指标衡量两个概率分布之间的差异性的指标KL散度（Kullback–Leiblerdivergence）JS散度（Jensen-Shannondivergence）交叉熵（CrossEntropy
Avery123123·2020-07-04 04:00

深度学习之损失函数

1.Softmax+CrossEntropyLoss（交叉熵）（加入交叉熵的原因是考虑到数值的稳定性）损失函数：适应场景：单标签分类问题该损失函数各个标签之间不独立2.SigmoidCrossEntropyLoss
南方哲哲·2020-07-04 03:40

经典损失函数：交叉熵（附tensorflow）

每次都是看了就忘，看了就忘，从今天开始，细节开始，推一遍交叉熵。我的第一篇CSDN，献给你们（有错欢迎指出啊）。一.什么是交叉熵交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。
芝士小奶盖·2020-07-04 03:28

交叉熵损失、Focal loss

交叉熵就是—标签乘以logpi求和y就是标签0/1，当属于这一类的时候就是1。Loss越大越容易收敛，太小不好收敛。
Better-1·2020-07-03 11:00

pytorch自然语言处理之Pooling层的句子分类

先看看流程图：这里的LinearLayer后面应该经过一个Softmax的，可是由于交叉熵cross_entropy里隐含有Softmax，这里我就没有画了。第一步搭建网络这里除了划线的和类的名
zenRRan·2020-07-02 17:33

熵，交叉熵，KL散度的理解

文章目录可视化概率分布编码Code可变长度-编码（Variable-LengthCode）编码空间（TheSpaceofCodewords）优化编码（OptimalEncodings）交叉熵（Cross-Entropy
小星爷·2020-07-02 16:48

python3下tensorflow练习（四）之多层神经网络MNIST识别

python3下tensorflow练习（二）这篇文章是对上篇博文的补充和改进，上篇博文建立了单层神经网络对MNIST手写字进行了识别，准确率只有85%本文建立多层神经网络，用改进的交叉熵函数计算损失梯度
su扬帆启航·2020-07-02 13:59

交叉熵、KL散度问题。

目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。首先损失函数的功能是通过样本来计算模型分布与目标分布间的差异，在分布差异计算中，KL散度是最合适的。
skyfengye·2020-07-02 13:12

keras.utils.to_categorical和one hot格式解析

比如用来计算多类别交叉熵来使用的。其参数也很简单：defto_categori
·2020-07-02 11:32

神经网络多分类任务的损失函数——交叉熵

神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0。以识别手写数字为例，0~9共十个类别。识别数字1，神经网络的输出结果越接近[0,1,0,0,0,0,0
农夫左三拳·2020-07-02 10:27

softmax交叉熵损失函数求导

0前言来写一个softmax求导的推导过程，不仅可以给自己理清思路，还可以造福大众，岂不美哉~softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层，神经网络的反向传播中关键的步骤就是求导，从这个过程也可以更深刻地理解反向传播的过程，还可以对梯度传播的问题有更多的思考。1softmax函数softmax(柔性最大值)函数，一般在神经网络中，softmax可以作为分类任务的输出层。其实可以认为sof
Lavi_qq_2910138025·2020-07-02 09:17

CS224n 2019 Winter 笔记（二）：神经网络（矩阵求导、反向传播推导）

CS224n2019Winter笔记（二）：神经网络（矩阵求导、反向传播推导）一、交叉熵损失函数（CrossEntropyLossFunction）二、DerivativeofMatrix（一）矩阵的几种乘积
lairongxuan·2020-07-02 07:48

损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy在单标签多分类模型中评价效果差异较大的原因

在tensorflow2.0中用cifar10数据集中发现用binary_crossentropy和categorical_crossentropy不同的交叉熵损失函数模型在测试集上的效果差异较大，用binary_crossentropy
klklklbk·2020-07-02 06:05

交叉熵损失函数

前言交叉熵损失函数交叉熵损失函数的求导前言说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。
deepeed121·2020-07-02 02:45

Cross Entropy Error Function（交叉熵损失函数）

CrossEntropyErrorFunction（交叉熵损失函数）例子表达式函数性质学习过程优缺点这篇文章中，讨论的CrossEntropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题中这么有效呢
first_adam·2020-07-02 01:49

cs224n学习笔记L3:Neural Networks

cs224n学习笔记L2:wordvectorsandwordsenses文章目录一、课程安排1.1近期安排1.2本节课安排二、分类2.1分类介绍2.2传统方案分类2.3交叉熵(crossentropy
geek_hch·2020-07-02 00:10

TensorFlow 深度学习损失函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

在学习深度学习时，遇到一个疑惑，不同的训练场景使用的损失函数有所不同：有的训练场景A使用先softmax再交叉熵：#y为预测值；y_为标签值y=tf.nn.softmax(logits)cross_entropy
duanlianvip·2020-07-01 23:50

交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用和几种常用的交叉熵损失函数

交叉熵的作用通过神经网络解决分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此的，比如，在AlexNet中最后输出层有1000个节点。
听风忆雪1·2020-07-01 18:52

【卷积神经网络】交叉熵（Cross Entropy）损失与均值平方差（MSE）损失区别

交叉熵损失与均值平方差损失是机器学习中常用的求损失函数的方式，其中交叉熵损失（CrossEntropy）一般针对的是分类问题，而均值平方差损失（MSE）主要针对的是回归问题，比如常见的目标检测中的boundingboxregression
颜丑文良777·2020-07-01 18:13

关于 Pytorch 学习的一些小困惑的理解

关于torch.nn.multinomial方法的深入探讨2.28关于熵，相对熵，KL散度，交叉熵概念的学习关于nn.embedding的维度的定义，函数的理解，一些需要注意的点3.1关
漫浸天空的雨色·2020-07-01 15:35

python编写softmax函数、交叉熵函数实例

python代码如下：import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns# the list of values given by the softmax function.def softmax(L): pass expL = np.exp(L) sumExpL = su
wx5ecc6bcb4713c·2020-07-01 15:42

python编写softmax函数、交叉熵函数实例

python代码如下：import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns# the list of values given by the softmax function.def softmax(L): pass expL = np.exp(L) sumExpL = su
wx5ecc6bcb4713c·2020-07-01 15:28

交叉熵（cross-entropy）不适合回归问题？

2.交叉熵不适用于回归问题当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时，（标签的值
USTC丶ZCC·2020-07-01 14:00

第一次打卡

线性回归线性回归的基本要素：研究问题的模型所需要的数据集定义损失函数解析解数值解小批量随机梯度下降是一例典型矢量计算2.Softmax与分类模型softmax的基本概念：分类问题权重矢量神经网络图输出问题小批量矢量数据表达式交叉熵损失函数平方损失估计
Thoth_A·2020-07-01 14:12

机器学习之Softmax分类器

softmax损失函数最经常使用的是交叉熵函数(cross-entropy)：交叉熵（CrossEntropy）：主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。要了解交
倔强的小彬雅·2020-07-01 13:29

如何通俗的解释交叉熵与相对熵?

链接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。熵的本质是香农信息量(log(1/p))的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：。如果使用
史努B·2020-07-01 12:01

通俗理解简单的交叉熵损失函数

说起交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss」，我们都不陌生，脑海中会马上浮现出它的公式：我们已经对这个交叉熵函数的形式非常熟悉，多数情况下都是直接拿来使用。那么，它是怎么来的？
奋斗的小炎·2020-07-01 11:38

损失函数设计

目录1.常见损失函数1.1平方损失函数1.2绝对值损失函数1.3Huber损失函数1.4Hinge损失函数1.5交叉熵损失函数1.6指数损失函数2.不对称损失函数设计3.面向容错的损失函数设计4.评测指标不可导时的损失函数设计
Bruce_0712·2020-07-01 08:58

损失函数--KL散度与交叉熵

损失函数有多种，此次介绍分类问题最常用的交叉熵（crossentropy)损失,并从信息论和贝叶斯两种视角阐释交叉熵损失的内涵。K-L散度与交叉熵随机变量X有
Ambrosedream·2020-07-01 07:44

神经网络的交叉熵损失函数

常见损失函数0-1损失函数L(Y,f(X))={1,0Y!=f(X)Y=f(X)平方损失函数L(Y,f(X))=(Y−f(X))2绝对损失函数L(Y,f(X))=|(Y−f(X))|对数损失函数L(Y,P(Y|X))=−logP(Y|X)常见的损失函数包含以上几个。平方损失函数在神经网络中样本的平方损失函数一般会定义为：Ed=12∑i(zi−yi)2，方便求导后约掉系数。使用误差逆传播训练神经网络
超人汪小建(seaboat)·2020-07-01 05:54

熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍

交叉熵（也称为对数损失）是分类问题中最常用的损失函数之一。但是，由于当今庞大的库和框架的存在以及它们的易用性，我们中的大多数人常常在不了解熵的核心概念的情况下着手解决问题。
deephub·2020-07-01 03:15

客户流失分析：使用Logistic回归预测风险客户

在本文中，我们将学习如何在Excel中构建一个简单的客户流失模型，我们将使用Solver通过减少交叉熵误差来优化此模型。在我们深入了解逻辑回归的细节之前，让我们理解为什么当
Tybyqi·2020-07-01 01:57

香农信息量、信息熵、交叉熵

香农信息量：只考虑连续型随机变量的情况。设p为随机变量X的概率分布，即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值，随机变量X在x处的香农信息量定义为：其中对数以2为底，这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量的大小。如随机事件“中国足球进不了世界杯”不需要多少信息量（比如要不要多观察几场球赛的表现）就可以消除不确定性，因此该随机事件的香农信息量就
DreaMaker丶·2020-06-30 20:08

决策树总结-1

1、决策树的核心决策树的核心2、from自信息to信息熵to交叉熵toKL散度从自信息到信息熵、交叉熵、KL散度的推导3、离散特征信息增益率计算给定一个简单的数据集计算过程4、连续特征信息增益计算给定一个简单的数据集
Eric_i33·2020-06-30 18:13

交叉熵损失函数

1.softmax层的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，即便是ResNet取消了全连接层，但1000个节点的输出层还在。一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为
zjhqlmzldx·2020-06-30 18:24

总结机器学习面试题---按照算法分类（更新整理中）

5.优化方法6.LR与softmax7.交叉熵与相对熵SVM1.支持向量2.推导过程，原理3.合页损失函数4.常用核函数5.SVM如何处理样本倾斜的问题？
Icevivina·2020-06-30 16:37

面试整理--神经网络篇

文章目录神经网络的表示1.激活单元2.输出单元3.关于交叉熵损失函数4.反向传播推导5.正则化的方式6.多分类softmax神经网络的训练1.加快训练速度的方法a)谨慎选择权重初始化；b)使用梯度下降的优化算法
Icevivina·2020-06-30 16:35
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