交叉熵第46页

交叉熵、KL散度、极大似然估计与最大后验估计

————YJanjo的回答熵和编码长度熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy),KL-松散度(KLDivergence)详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解

了不起的赵队·2020-06-30 15:01

阅读QA论文中遇到的一些问题

目录1.梯度问题：...2再结合就应该能理解：...4一.批梯度下降算法...4二.随机梯度下降算法...62.Dropout详解：...73.交叉熵：：：：：...114.EM算法和LMS算法...17LMS

zhaodongh·2020-06-30 14:09

Tensorflow的loss函数计算容易出错的地方

tensorflow官方教程搭建好的一个model中的loss函数应该是采用如下的计算方法：cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))其中，这个公式就是按照标准的交叉熵函数进行定义的

Holo-bo·2020-06-30 12:03

Label Smoothing --- 防止过拟合

交叉熵损失函数的实际是在最小化预测概率与真实标

bineleanor·2020-06-30 11:40

字节跳动面经算法岗

一面交叉熵的推导如何确定kmeans的k【肘部法则和轮廓系数】肘部法则：我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions

算法岗从零到无穷·2020-06-30 09:32

这就是神经网络 13：语义分割loss函数和评价指标

语义分割的LOSS函数语义分割对像素的分类，可以用交叉熵作为loss函数。

yuanlulu·2020-06-30 09:22

二次代价函数和交叉熵代价函数

交叉熵代价函数（Cross-entropycostfunction）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。

whiteshipe·2020-06-30 09:14

逻辑回归

本文将从KL距离（相对熵）、交叉熵、损失函数和一些公式推导来阐述逻辑回归这个传统的机器学习方法，重理论轻代码。1.KL距离KL距离又称作相对熵，通常是用来衡量两分布之间的相似度。

夜深静处·2020-06-30 09:40

逻辑回归与最大似然估计推导

目录逻辑回归（对数几率回归）1.广义线性模型2.逻辑回归的假设3.逻辑回归的代价函数为什么LR中使用交叉熵损失函数而不使用MSE损失函数？

糖葫芦君·2020-06-30 08:37

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits中的“logits”到底是个什么意思？

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？

玉来愈宏·2020-06-30 07:09

【apollo】基础学习之sigmoid函数

此外，(0,1)的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数。然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的就是饱和性。

ycy_dy·2020-06-30 06:17

神经翻译笔记2扩展a. 损失函数

文章目录神经翻译笔记2扩展a.损失函数针对回归问题的损失函数均方误差函数平均绝对值误差函数Huberloss关于回归问题的损失函数小结针对分类问题的损失函数交叉熵损失函数概述Softmax交叉熵损失函数

TimsonShi·2020-06-29 23:48

交叉熵代价函数（cross-entropy cost function）

1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为：其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【a=σ(z),wherez=wx+b】。在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数：然后更新w、b：w<——w-η*∂C/∂w=w-η*a*σ′(z)b<——

wtq1993·2020-06-29 21:26

DL知识拾贝（Pytorch）(三)：DL元素之二：损失函数

1.4Huberloss和SmoothL1loss2.分类任务中的损失函数2.1交叉熵损失2.1.1什么是交叉熵损失？

贝壳er·2020-06-29 19:12

KL散度(相对熵)、交叉熵的解析

1前言注意两个名词的区别：相对熵：Kullback–Leiblerdivergence交叉熵：crossentropyKL距离的几个用途：①衡量两个概率分布的差异。

witnessai1·2020-06-29 19:02

玩转公式编辑（图片和Latex之互相转换）

1.1下载安装mathpix官网1.2设置快捷键mathpix设置界面1.3按下快捷键，框起识别区域如下有交叉熵公式：按下快捷键，把公式框起来1.4从结果面板选择一个识别结果结果面板2Latex⇒图片格式这款工具的名字叫

一杯奶茶的功夫·2020-06-29 17:50

【TensorFlow】—— 使用TensorFlow实现逻辑回归

交叉熵损失函数交叉熵刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。

Giyn·2020-06-29 16:29

好像还挺好玩的GAN6——Keras搭建LSGAN最小二乘GAN

其主要特点为将loss函数的计算方式由交叉熵更改为均方差。无论是判别模型的训练，还是生成模型的训练，都需要将交叉熵更改为均方差。神

Bubbliiiing·2020-06-29 14:30

交叉熵（cross-entropy）损失函数求导过程推导

交叉熵（cross-entropy）损失函数求导过程推导1.什么是交叉熵？

河山入梦来·2020-06-29 10:20

TensorFlow2.1入门笔记2：神经网络优化

TensorFlow2.1入门笔记2神经网络复杂度空间复杂度时间复杂度指数衰减学习率激活函数Sigmoid函数Tanh函数Relu函数损失函数均方误差自定义交叉熵softmax与交叉熵结合：欠拟合和过拟合缓解欠拟合的方法

akatsukiya7·2020-06-29 09:12

深度学习之验证码识别

tfrecords读取，每一张图片和其label对应，一次读取100张，数据shape为[100,20,80,3]，张数，图片的高，宽，channel;建立模型，直接将数据输入模型；建立损失，softmax,求交叉熵

La Prairie·2020-06-29 08:14

softmax回归的原理及实现

回归简介2.Fashion-mnist数据集下载及载入3.softmax回归的理论推导过程3.1softmax回归模型概述3.2softmax运算3.3单个样本的矢量计算3.4小批量样本分类的矢量计算3.5交叉熵损失函数

Simon￥·2020-06-29 07:22

机器学习——常用性能指标及sklearn中的模型评估

精度2.ROC曲线下的面积：较大的AUC代表了较好的performance3.根据预测得分计算平均精度(AP)4.通过计算混淆矩阵来评估分类的准确性，返回混淆矩阵5.F1值6.对数损耗，又称逻辑损耗或交叉熵损耗

39.5℃的风·2020-06-29 07:56

[图灵程序设计丛书].深度学习入门：基于Python的理论与实现

各层间信号传递的实现3.5输出层的设计3.5.1恒等函数和softmax函数3.5.2实现softmax函数时的注意事项第4章神经网络的学习4.1从数据中学习4.2损失函数4.2.1均方误差4.2.2交叉熵误差

会1会·2020-06-29 06:28

逻辑回归的两种交叉熵损失函数

序前面介绍了二分类与多分类情况下交叉熵损失的不同以及原因，但是在二分类中，逻辑回归的交叉熵损失函数同样具有两种形式，其原因是由类别取值所导致的。

0过把火0·2020-06-29 06:02

深度学习你必须知道的几个信息理论概念

AI孵化厂·2020-06-29 05:49

一文了解机器学习中的交叉熵

https://www.toutiao.com/a6654435108105224712/2019-02-0516:46:49熵在介绍交叉熵之前首先介绍熵（entropy）的概念。

喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:51

循环神经网络RNN

文章目录1.为什么在序列模型使用CNN等神经网络效果不好2.介绍一下RNN：3RNN的图4RNN的前向传播：4交叉熵损失5时序反向传播算法(BPTT)（重要）梯度爆炸消失1.为什么在序列模型使用CNN等神经网络效果不好序列数据前后之间是有很强的关联性如

算法黑哥·2020-06-29 01:13

交叉熵与均方误差

均方代价函数及不足均方代价函数:L=12N∑x||y(x)−a2(x)||2L=12N∑x||y(x)−a2(x)||2预期：NN在训练时，如果预测值与实际值误差越大，那么反向传播过程中，各种参数的调整的幅度就要更大，从而使训练更快收敛,然而如果使用均方误差函数，实际有可能误差越大，参数调整的幅度可能更小，训练更缓慢。∂L∂w=(a−y)σ‘x∂L∂b=(a−y)σ‘∂L∂w=(a−y)σ‘x∂L

_Xiaobo·2020-06-29 01:01

《深度学习技术图像处理入门》看书知识点总结

个人总结知识点1.问：为什么y=wx明明是一个矩阵，而损失函数是一个值2，问：支持向量机SVM与逻辑回归的关系SVM把逻辑回归的sigmoid函数换成核函数，损失函数由平均交叉熵换成了不同分类的距离间隔

小猪猪同学·2020-06-28 22:59

前言机器学习中的数学归纳整理（信息论部分）

目录1.熵1.1自信息和熵1.2联合熵和条件熵2.互信息3.交叉熵和散度3.1交叉熵3.2KL散度3.3JS散度3.4Wasserstein距离1.熵1.1自信息和熵熵（Entropy）最早是物理学的概念

中国小宝·2020-06-28 21:58

sigmoid 和 softmax，BCE与CE loss function

一句话概括sigmoid激活函数二分类的激活函数解决我是和不是的问题对应二元交叉熵损失函数softmax激活函数多分类的激活函数解决我们中哪个是的问题对应多元交叉熵损失函数二分类推导为什么用交叉商：梯度下降的角度

阿猫的自拍·2020-06-28 20:16

NLP-特征选择

特征提取：PCA、线性判别分析特征选择：文档频数、信息增益、期望交叉熵、互信息、文本证据权、卡方等特征选择的目的一般是：避免过拟合，提高分类准确度通过降维，大大节省计算时间和空间特征选择基本思想：1）构造一个评价函数

lyuharvey·2020-06-28 07:30

tf常见的损失函数（LOSS）汇总

一般常用的损失函数是均方差函数和交叉熵函数。运算公式1均方差函数均方差函数主要用于评估回归模型的使用效果，其概念相对简单，就是真实值与预测值差值的平方的均值，具体运算公式可以表达如下：其中f(xi

weixin_30650859·2020-06-27 22:37

python实现：KL距离、jensen-shannon距离

计算公式：=p、q的交叉熵-p的信息熵性质：（1）kl(P||Q)>=0，无最大值(2)不对称KL(P||Q)!=KL(Q||P)(3)不满足三角不等式问题来了：概率分布中p、q为0的情况如何处理？

wateryouyouyou·2020-06-27 14:11

过拟合及应对方法

训练误差和泛化误差训练误差模型在训练数据集上表现的误差泛化误差模型在任意一个测试数据样本上表现的误差期望，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损失函数（loss），线性回归使用平方误差损失函数softmax回归使用交叉熵损失函数模型选择从严格意义上讲

小孩不能抽烟·2020-06-27 13:50

机器学习中你需要了解的各种熵

本篇博客主要是详细记录信息熵中的一些概念(自信息，熵，交叉熵，相对熵，互信息，决策树中相关的熵)，以方便自己日后回顾，所以不免从书上或者各篇博客中收集了素材，但是本着尊重原创，后面都列出了参考链接，在此也感谢参考链接上的作者

小简铺子·2020-06-27 10:40

交叉熵代价函数（作用及公式推导）

交叉熵代价函数（Cross-entropycostfunction）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。

__鸿·2020-06-27 09:17

[AAAI2017]SeqGAN:Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

方式呀预训练生成器：用真实数据训练预训练判别器：真实数据+生成器生成虚假数据混合后训练对于Generator来说，预训练和对抗过程中使用的损失函数是不一样的，在预训练过程中，Generator使用的是交叉熵损失函数

小妖精Fsky·2020-06-27 08:42

TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

交叉熵（CrossEntropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平均差（MeanSquaredError）,定义如下：

小妖精Fsky·2020-06-27 08:42

深度学习笔记（七）：正则化

拿之前的损失函数:交叉熵(cross-entropy)来举例子，

放不完的风筝·2020-06-27 05:17

softmax loss 交叉熵损失函数求导

1.softmax函数求导求导之前我们先了解softmax函数，softmax一般是用来作为网络的输出层，直接输出概率信息，定义如下：那么我们对softmax函数进行求导，为了简洁把求和里面的一大堆用简写：①当i=j时：②当i≠j时：2.softmaxloss求导好了，有了前面这些知识之后我们开始求导。这个函数最要是用来计算分类的loss的，我们训练模型时就要计算loss，再来求导进行反向传播，这

liguiyuan112·2020-06-27 04:11

交叉熵代价函数

本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲machinelearning算法中用得很多的交叉熵代价函数。

wepon_·2020-06-27 03:30

《强化学习》基本概念和交叉熵方法

基本概念监督学习与强化学习监督学习强化学习通过学习近似参考答案通过试验和错误来学习最优策略需要正确答案代理的动作需要反馈模型不影响输入数据代理可以影响自己的观察MDP形式定义RL的目标最大化累积奖赏的期望CEM交叉熵方法算法步骤初始化策略重复抽样

浅梦s·2020-06-27 03:14

深度学习入门：基于Python的理论与实现第4章神经网络的学习

importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt#均方误差的实现defmean_squared_error(y,t):return0.5*np.num((y-t)**2)#交叉熵误差

每天净瞎搞·2020-06-27 02:43

常见损失汇总

文章目录回归模型的损失函数L1正则损失函数（即绝对值损失函数）L2正则损失函数（即欧拉损失函数）Pseudo-Huber损失函数分类模型的损失函数Hinge损失函数两类交叉熵（Cross-entropy

BlackEyes_SGC·2020-06-27 00:51

Pytorch中交叉熵Loss趣解

点击上方「蓝字」关注我们背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。

AIZOO-元峰·2020-06-26 23:32

信息论（信息熵、KL散度、交叉熵以及互信息）

信息论是一门用数理统计方法来研究信息的度量、传递和变换规律的科学。它主要是研究通讯和控制系统中普遍存在着信息传递的共同规律以及研究最佳解决信息的获限、度量、变换、储存和传递等问题的基础理论。这似乎与概率论和机器学习的关注点相去甚远，但实际上两者之间有着密切的联系。因为简单地表示数据，需要将短码字分配给高概率的位串，并将长码字保留给低概率的位串。这与自然语言中的情况类似，常见的单词(如“a”、“th

Dark-Rich·2020-06-26 19:59

线性回归和逻辑回归损失函数的区别

线性回归模型中的损失函数为平方差损失函数，其是凸函数逻辑回归中，损失函数为交叉熵损失函数，因为对于逻

tianguiyuyu·2020-06-26 19:25

Tensorflow 学习笔记

交叉熵是常用的评判方法之一。交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。如何将神经网络前向传播得到的结果也变成概率分布呢？Sotfmax回归就是一个非常常用的方法。

winddy_akoky·2020-06-26 12:21

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