交叉熵第47页

tensorflow中求交叉熵的一些理解

minopus·2020-06-26 12:04

机器学习之损失函数

表示预测值，在线性回归问题中用的较多，神经网络中用的较少tensorflow中接口为mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))CategoricalCrossentropy交叉熵损失函数公式为交叉熵表现了实际输出

IQ等于猪·2020-06-26 12:28

深度学习中的标签平滑正则化（Label Smoothing Regularization）方法原理详解

在深度学习样本训练的过程中，我们采用one-hot标签去进行计算交叉熵损失时，只考虑到训练样本中正确的标签位置（one-hot标签为1的位置）的损失，而忽略了错误标签位置（one-hot标签为0的位置）

.我心永恒_·2020-06-26 11:03

Tensorflow初探之MNIST数据集学习

本程序先从网上导入数据，再利用最小梯度法进行训练使得样本交叉熵最小，最后给出训练之后程序的准确率。交叉熵的定义：y是我们预测的概率分布,y'是实际的分布。该指标用来衡量学习结果与实际情况的差距。

VampireWeekend·2020-06-26 11:41

TensorFlow自定义损失函数

TensorFlow提供了许多的损失函数，在训练模型中经常使用的损失函数有交叉熵、平方差。TensorFlow除了提供这些损失函数之外，还给开发者提供了一种自定义损失函数的方法。

修炼之路·2020-06-26 11:35

label smooth/mixup——深度学习中的一种防止过拟合方法

LabelSmooth在常见的多分类问题中，先经过softmax处理后进行交叉熵计算，原理很简单可以将计算loss理解为，为了使得网络对测试集预测的概率分布和其真实分布接近，常用的做法是使用one-hot

一枚小码农·2020-06-26 10:56

深度学习面试总结

机器学习回归：对连续随机变量建模预测的监督学习算法线性回归交叉熵损失函数分类：对离散变量建模预测的监督式学习算法支持向量机均方差聚类：基于数据的内部规律，寻找其属于不同族群的无监督学习算法K-means

沙印zzh·2020-06-26 08:57

信息量、熵和交叉熵

信息量、熵和交叉熵信息量：熵交叉熵交叉熵和均方误差的区别tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits实现交叉熵和损失的计算总结信息量利用概率倒数的对数对事件的稀缺性进行衡量熵是一个随机系统信息量的期望交叉熵用于衡量两个概率分布之间的差异信息量

JackMeGo·2020-06-26 06:31

简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？

红色石头的机器学习之路CSDN博客：红色石头的专栏知乎：红色石头微博：RedstoneWill的微博GitHub：RedstoneWill的GitHub微信公众号：AI有道（ID：redstonewill）说起交叉熵损失函数

红色石头Will·2020-06-26 05:04

tensorflow中常见的loss函数

损失函数(loss/cost)用于描述模型预测值与真实值的差距大小.一般常见的有两种算法----均值平方差(MSE)和交叉熵。

快乐小白鼠·2020-06-25 23:38

机器学习系列（三）——目标函数、损失函数以及代价函数

分类及回归问题文章目录机器学习基础（三）4.代价函数4.1为什么要使用代价函数4.2目标函数的作用原理4.3为什么目标函数是负的4.4常见的目标函数4.4.1**二次代价函数（quadraticcost）**：4.4.2**交叉熵代价函数

Way_X·2020-06-25 22:22

Python不调包实现逻辑回归和自动求导

LR具体的推导可以参考李航老师的统计学习方法为什么LR损失函数不选MSE,而采用极大似然估计(即交叉熵损失)参考：https://www.cnblogs.com/smartwhite/p/9109815

seeInfinite·2020-06-25 19:40

深度学习——入门笔记（3）

（文章举了两个例子）（原因也很简单：sigmod导数变化率小）因而引出交叉熵。相比于二次代

MoonLer·2020-06-25 17:05

Target and input must have the same number of elements.

出现这个报错的原因是，交叉熵损失函数torch.nn.BCELoss()=F.binary_cross_entropy()，要求输入input和目标target必须形状一致，并且都是浮点数：Input:

是鲤鱼呀·2020-06-25 17:49

深度前馈神经网络之深度神经网络（DNN）总结

文章目录一、深度前馈神经网络概览二、深度神经网络（全连接网络）1、前向传播计算算法2、激活函数（应用于每一个节点从而去线性化）ReluSigmoidtanhELU3、损失函数交叉熵函数均方误差损失函数一

田田天天甜甜·2020-06-25 16:07

交叉熵概念

熵信息量概率可能性的投影空间大小，单位比特。记随机离散变量的分布列与信息量I为：[x0x1...xnp0p1...pn]I(xi)=−log(p(xi))\begin{alignedat}a&\begin{bmatrix}x_0&x_1&...&x_n\\p_0&p_1&...&p_n\end{bmatrix}\\\\&I(x_i)=-log(p(x_i))\end{alignedat}[x0p0

韩湘·2020-06-25 14:54

Sigmoid 与Softmax 作为网络输出层的激活函数及分别对应的交叉熵损失函数

网络最后一层的激活函数都是为了将输出的数据明显的区分开。1、Sigmoid数学式子：导数：绘图：（口诀5点3线）代码：importmatplotlib.pylotaspltimportnumpyasnpdefSigmoid(x):return1.0/(1.0+np.exp(-x))defPlotSigmoid():x=np.arange(-10,10,0.1)y=Sigmoid(x)plt.plo

平民科技·2020-06-25 12:25

目标检测之回归损失计量方法

其中分类损失函数完成分类任务，常用交叉熵作为loss，在图像分类任务中已经达到了较好的效果，目标检测领域在构建损失模型时更多的关注于回归损失，即解决“where”的问题。回归

qq_37172182·2020-06-25 12:57

Tensorflow2.0之卷积变分自编码器（CVAE）

tf.data来将数据分批和打乱4、建立CVAE模型5、初始化优化器6、定义损失函数定义正态分布概率密度的对数计算损失对以上代码中的变量进行分析取一批训练集样本将样本输入编码器重参数过程将Z输入解码器交叉熵损失

cofisher·2020-06-25 11:32

【Paper笔记】Complement Objective Training

：ICLR2019Code：Github观前提示：Paper笔记系列内容可能掺杂笔者的理解以及想法，如表述有误或希望进一步探讨，欢迎评论、私信或通过简介所附的邮箱联系名词解释CrossEntropy–交叉熵

WEST WOODS·2020-06-25 11:08

focal-loss的keras实现

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。

独孤金泽·2020-06-25 10:06

tensorflow中四种不同交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()

Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数，可以轻松的实现交叉熵的计算。

Mr番茄蛋·2020-06-25 09:17

极大似然估计与交叉熵

前言关于极大似然估计和交叉熵我就不介绍了，有兴趣的可以看我其他的博客，我这里只讲他们的联系。

筱踏云·2020-06-25 08:05

Label smooth

原理思路：软化softmax、劫富济贫我们使用交叉熵损失函数l

今天Today·2020-06-25 06:20

tensorflow损失函数

1、softmax交叉熵损失函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=Network.out,labels=Labels_onehot)参数为网络最后一层的

纸上得来终觉浅～·2020-06-25 05:55

softmax以及交叉熵

importtensorflowastfa=tf.cast([1,2,3,4,5],dtype=float)b=tf.nn.softmax(a)withtf.Session()assess:c=sess.run([b])print(c)交叉熵交叉熵是预测后在

风痕依旧·2020-06-25 04:59

机器学习-逻辑回归

机器学习-逻辑回归分类和回归任务的区别逻辑回归不是回归用回归的方法解决分类问题判别函数选定阈值最大似然估计求解交叉熵损失函数总结分类和回归任务的区别我们可以按照任务的种类,将任务分为回归任务和分类任务.

是DRR啊·2020-06-25 02:59

细数目标检测中的损失函数

https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/objects_detection#zoJwH损失函数目标检测中最经典的损失函数就是FasterRCNN所用的“softmax交叉熵分类损失

hey-yahei·2020-06-25 00:16

语音识别实践——深度学习训练准则

实际训练中交叉熵准则应用最多。模型参数的训练应该最小化期望损失函数。交叉熵训练准则能独立地处理每一帧语音向量，而语音识别本质上是一个序列分类问题。

qq_14962179·2020-06-24 23:57

动手学深度学习笔记3过拟合、欠拟合

A：引入损失函数（MSE、交叉熵损失）。验证集：从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。因为

programer_cao·2020-06-24 20:08

如何在TensorFlow中训练Boosted Trees模型

对于增强树，支持具有预定义均方误差损失（BoostedTreesRegressor）的回归和具有交叉熵损失

Omni-Space·2020-06-24 18:25

Pytorch - Cross Entropy Loss

Pytorch-CrossEntropyLossPytorch提供的交叉熵相关的函数有:torch.nn.CrossEntropyLosstorch.nn.KLDivLosstorch.nn.BCELosstorch.nn.BCEWithLogitsLosstorch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss1

AIHGF·2020-06-24 18:37

多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导

摘要本文求解softmax+cross-entropy在反向传播中的梯度.相关配套代码,请参考文章:Python和PyTorch对比实现多标签softmax+cross-entropy交叉熵损失及反向传播有关

BrightLampCsdn·2020-06-24 18:21

18种损失函数全详解及其PyTorch实现与机制

LossFunction)代价函数(CostFunction)目标函数(ObjectiveFunction)PyTorch实现与机制nn.CrossEntropyLoss功能与使用数学原理信息熵相对熵（KL散度）交叉熵使用实例

Nstar-LDS·2020-06-24 18:08

GANs之信息量、信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

信息量也叫做香农信息量，常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大小。假设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：信息量的单位为比特。上式只定义了随机变量在一个点处的香农信息量，衡量随机变量X在整个样本空间的总体香农信息量可以通过信息熵来表示，即香农信息量logp(x)的数学期望，所有

凋谢的浮华·2020-06-24 17:24

《深度学习》整理

**稀疏表示，低维表示，独立表示*局部不变性（平滑先验）及其在基于梯度的学习上的局限性*为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性

朝日奈·2020-06-24 15:11

Cross-Entropy Method (CEM, 交叉熵方法) 与强化学习

转自：https://the0demiurge.blogspot.com/2017/08/cross-entropy-method-cem.html前言之前阅读DeepReinforcementLearning:PongfromPixels的时候，作者在文中最后提到“OneshouldalwaystryaBBgunbeforereachingfortheBazooka.InthecaseofRei

mmc2015·2020-06-24 15:36

深度学习入门之3--神经网络学习

陌上飘烟云·2020-06-24 14:22

吴恩达深度学习课程笔记

是单个例子相对于真实标签的误差costfunction：是整个数据集产生的lossfunction的总和，机器学习训练的过程中就是要不断的减小这个costfunciton逻辑回归几乎所有的初始化方式都有效，因为选择的损失函数是交叉熵

PCChris95·2020-06-24 11:35

不均衡数据集的处理

Perspective/Translation/Scale/Noise/Blur/Occlusion/Color/Brightness/…GAN网络的使用2.损失函数方面(aspectofloss)2.1加权交叉熵

yubajin·2020-06-24 11:19

机器学习中的信息量与熵

我们在学习机器学习算法的时候经常听到自信息、互信息、条件熵、交叉熵等概念。下面为我在学习过程中总结的信息量和熵的相关概念。

dt_lizhen·2020-06-24 11:20

2018-3-5 （论文—网络评论中结构化信息处理的应用于研究）笔记三（互信息，信息增益，期望交叉熵，基于词频的方法，CHI统计）

传统的特征提取的方法：1.互信息量（MutualInformationMI）：评估零个随机变量相关程度（数组额上离散使用了累加，而连续是积分）百度：互信息_百度百科https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF/7423853?fr=aladdin另外MI可以解释为：给定一个随机变量后另外一个随机变量上的减少。也就是MI越大的话说明

橘子甜不甜·2020-06-24 09:22

introduction to deep learning--week1简单线性回归、梯度下降、模型正则化、和深度学习中的优化方法

进阶课程需要一些基础知识：1、机器学习基础知识2、概率论知识3、线性代数和微积分4、python编程我们需要知道的机器学习基础知识：1、线性回归：均方误差（MSE）、解析解2、逻辑回归：模型、交叉熵损失

昌李·2020-06-24 07:01

为什么要用交叉熵作为代价函数

对于大多数人来说，犯错是一件让人很不开心的事情。但反过来想，犯错可以让我们意识到自己的不足，然后我们很快就学会下次不能再犯错了。犯的错越多，我们学习进步就越快。同样的，在神经网络训练当中，当神经网络的输出与标签不一样时，也就是神经网络预测错了，这时我们希望神经网络可以很快地从错误当中学习，然后避免再预测错了。那么现实中，神经网络真的会很快地纠正错误吗？我们来看一个简单的例子：上图是一个只有一个神经

Webbley·2020-06-24 07:53

tenosoflow和keras交叉熵损失函数比较

tensorflow交叉熵损失函数二分类：tf.train.sigmoiad_cross_entropy()多分类互斥损失函数：tf.train.softmax_cross_entropy()在tf.train.softmax_cross_entropy

liuqiang3·2020-06-24 06:25

关于keras　二分类情况下sigmoid与softmax激活函数以及binary_crossentropy与categorical_crossentropy损失函数的总结

最近在研究focal_loss时发现各种交叉熵损失函数写的形式都不一样，总结一下，以防以后使用．首先sigmoid与softmax激活函数联系与区别：sigmoid激活函数：p(x)=11+exp(x)

liuqiang3·2020-06-24 06:54

熵相对熵交叉熵

H(p,q)我们称之为“交叉熵”。比如含有4个字母(A,B,

三更灯火五更鸡·2020-06-24 06:01

Softmax及其损失函数求导推导过程

Softmax激活函数的损失函数求导过程推导Softmax函数介绍Softmax的损失函数：交叉熵Softmax求导过程损失函数求导Softmax函数介绍在深度学习领域，多分类问题的激活函数常常使用softmax

linyu0716·2020-06-24 05:05

TensorFlow 和 Pytorch 中交叉熵 Cross Entropy Loss 的代码实现和手动实现方式

目录TensorFlow中交叉熵的实现手动实现调库实现代码验证输出结果Pytorch中交叉熵的实现手动实现调库实现输出结果结论TensorFlow中交叉熵的实现手动实现importtensorflowastf

deardao·2020-06-24 04:06

梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现

极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间

kyle_wu_·2020-06-24 02:16

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