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交叉熵
对数损失函数(Log Loss)在机器学习中是一种常用的损失函数,特别适用于二分类问题
对数损失函数的定义对数损失函数,也称为
交叉熵
损失函数(Cross-EntropyLoss),用于衡量分类问题中模型预测概率分布与实际标签之间的差异。
心之向往!
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2023-10-20 08:21
Python
机器学习
分类
人工智能
Python
学习笔记|语义分割常用损失函数
参考:https://mp.weixin.qq.com/s/ra2qpFSbSuuJPDj39A5MWA源于GiantPandaCV,作者BBuf文章仅为学习笔记,感谢文章各位贡献者,侵删
交叉熵
lossM
Woooooooooooooo
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2023-10-20 06:40
华为ICT——第一章-神经网络基础 私人笔记
最小值(最小化)梯度下降:增长的最快反向传播:更新参数:均方差损失函数:(主要用于回归问题)
交叉熵
损失函数:(主要用于分类问题)梯度下降法:小批量梯度下降Mbgd(一
希斯奎
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2023-10-18 18:17
华为ICT
神经网络
笔记
人工智能
华为
交叉熵
损失函数
引言本文只是对自己理解
交叉熵
损失函数的一个总结,并非详尽介绍
交叉熵
函数的前世今生,要想多方位了解该损失函数,可以参考本文参考资料。
Lian_Ge_Blog
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2023-10-18 15:25
损失函数
损失函数
交叉熵
、Focal Loss、Quality Focal Loss、Distribution Focal Loss
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdf1Introduction已有方法中,单阶段密集检测器一般分为三个输出内容:检测框质量估计confidence:channel维度上占1;训练时正样本标签为当前grid_ceil对应的标签框和预测框的iouscore、或者centernessscore,负样本为0。检测框box:channel维度上占4;分别为xyw
magic_ll
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2023-10-18 07:11
深度学习相关的论文阅读
论文阅读
机器学习-面试总结
决策树问题1)各种熵的计算熵、联合熵、条件熵、
交叉熵
、KL散度(相对熵)熵用于衡量不确定性,所以均分的时候熵最大熵的理解:熵其实定义了一个函数(概率分布函数)到一个值(信息熵)的映射:P(x)->H(函数
cswb5511
·
2023-10-17 13:56
深度前馈神经网络--Apple的学习笔记
一般都使用
交叉熵
求loss,原因是处理接近饱和的梯度比较费时间。反向传播(Backpropagation,缩写为BP)是”误差反向传播”的简称。用到了链式求导法则去更新权重参数。参考
applecai
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2023-10-16 02:51
NNDL:作业3:分别使用numpy和pytorch实现FNN例题
损失函数MSE改变为
交叉熵
,观察、总结并陈述。改变步长,训练次数,观察、总结并陈述。权值w1-w8初始
今天也是元气满满的一天呢
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2023-10-15 16:07
深度学习
numpy
pytorch
人工智能
深度强化学习第 1 章 机器学习基础
1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数(activationfunction)
交叉熵
(crossentropy),它常被用
Chen_Chance
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2023-10-15 15:58
机器学习
人工智能
【Pytorch】深度学习之损失函数
文章目录二分类
交叉熵
损失函数
交叉熵
损失函数L1损失函数MSE损失函数平滑L1(SmoothL1)损失函数目标泊松分布的负对数似然损失KL散度MarginRankingLoss多标签边界损失函数二分类损失函数多分类的折页损失三元组损失
自律版光追
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2023-10-15 14:55
#
Pytorch教程
深度学习
pytorch
人工智能
学习
笔记
机器学习——学习路线
、PytorchPytorch安装Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类
交叉熵
损失
Visual code AlCv
·
2023-10-15 12:08
人工智能入门
人工智能
学习
深度学习知识点(面试)
**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sigm
Steve_Xu123
·
2023-10-14 05:04
deep-learning
交叉熵
—代价函数
代价函数越小越好最近看到CNNH(CNNHashing),里面有提到
交叉熵
损失函数,找了一下,以备查忘转载http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/
hutingting0611
·
2023-10-14 01:02
交叉熵
U-net
(如B部分有x,y人)损失函数1.逐像素的
交叉熵
:图像每个点进行分类2.样本均衡问题:图像包含的每部分占的比例不同,加入权重3.损失函数评估指标MIOUgroudtruth与prediction之间的交并比
long_respect
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2023-10-14 00:25
计算机视觉
人工智能
深度学习
竞赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别
具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数:2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax
交叉熵
iuerfee
·
2023-10-13 19:59
python
PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)
2.1OutputaDistributionofpredictionwithSoftmax2.2SoftmaxLayerExample,2.3LossFunction-CrossEntropyCrossEntropyinNumpyCrossEntropyinPyTorch注意
交叉熵
损失
河图洛水
·
2023-10-13 17:37
深度学习
深度学习
pytorch
分类
竞赛选题 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别
具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数:2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax
交叉熵
laafeer
·
2023-10-13 10:07
python
交叉熵
Loss多分类问题实战(手写数字)
1、import所需要的torch库和包2、加载mnist手写数字数据集,划分训练集和测试集,转化数据格式,batch_size设置为2003、定义三层线性网络参数w,b,设置求导信息4、初始化参数,这一步比较关键,是否初始化影响到数据质量以及后续网络学习效果5、自定义三层线性网络6、选定优化器激活函数和loss函数7、训练及测试,并记录每轮训练的loss变化和在测试集上的效果。第一轮就达到了98
dyh_chd
·
2023-10-12 04:04
分类
pytorch
人工智能
YOLOv8改进:损失函数改为SIOU、EIOU、WIOU、Focal-IOU、a-IOU
例如,在分类问题中,常见的损失函数包括
交叉熵
损失函数和负对数似然损失函数等;在回归问题中
陈子迩
·
2023-10-12 02:44
yolov8改进
YOLO
目标检测
计算机视觉
TensorFlow入门(二十、损失函数)
常见的两类损失函数为:①均值平方差②
交叉熵
均值平方差均值平方差(MeanSquaredError,MSE),也称"均方误差",在神经网络中主要用于表达预测值与真实值之间的差异,针对的是回归问题。
艺术就是CtrlC
·
2023-10-12 00:13
TensorFlow入门
tensorflow
人工智能
python
深度学习
TensorFlow入门(二十一、softmax算法与损失函数)
在实际使用softmax计算loss时,有一些关键地方与具体用法需要注意:
交叉熵
是十分常用的,且在TensorFlow中被封装成了多个版本。
艺术就是CtrlC
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2023-10-11 23:41
TensorFlow入门
tensorflow
人工智能
python
深度学习
在SSL中进行
交叉熵
学习的步骤
在半监督学习(Semi-SupervisedLearning,SSL)中进行
交叉熵
学习通常包括以下步骤:准备标注数据和未标注数据首先,你需要准备带有标签的标注数据和没有标签的未标注数据。
wsmbzd
·
2023-10-11 12:06
ssl
学习
网络协议
【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制
原理介绍:回归问题使用的损失函数为平方损失函数,二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数,多分类问题使用的损失函数为
交叉熵
损失函数nn.CrossEntropyLoss。
yuzhangfeng
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2023-10-11 10:41
深度学习实验
深度学习
神经网络
回归
正则
前馈神经网络
用PyTorch轻松实现二分类:逻辑回归入门
分类问题
交叉熵
代码实现总结引言当谈到机器学习和深度学习时,逻辑回归是
小馒头学python
·
2023-10-09 23:46
Pytorch
pytorch
分类
逻辑回归
python
人工智能
机器学习
pytorch_神经网络构建2(数学原理)
文章目录深层神经网络多分类深层网络反向传播算法优化算法动量算法Adam算法深层神经网络分类基础理论:
交叉熵
是信息论中用来衡量两个分布相似性的一种量化方式之前讲述二分类的loss函数时我们使用公式-(y*
lidashent
·
2023-10-08 07:09
机器学习
数学
神经网路
深度学习在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现所有损失函数
目录一、说明二、内容提示三、均方误差(MSE)损失3.1NumPy中的实现3.2在TensorFlow中的实现3.3在PyTorch中的实现四、二元
交叉熵
损失4.1NumPy中的实现4.2在TensorFlow
无水先生
·
2023-10-07 14:10
机器学习原理和实现
深度学习
numpy
tensorflow
cross_entropy、binary_cross_entropy、binary_cross_entropy_with_logits
cross_entropy原理函数具体介绍参考torch.nn.functional.cross_entropy使用
交叉熵
的计算参考
交叉熵
损失(CrossEntropyLoss)计算过程实例codez=
LALALA312312
·
2023-10-07 11:15
python
开发语言
binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别
为了训练一个二分类模型,通常使用
交叉熵
作为损失函数。
或许,这就是梦想吧!
·
2023-10-07 11:45
python
loss
逻辑回归评分卡
文章目录一、基础知识点(1)逻辑回归表达式(2)sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy,
交叉熵
损失函数)
交叉熵
求导准确率计算评估指标二、导入库和数据集导入库读取数据三、分析与训练四
育林
·
2023-10-06 14:55
逻辑回归
算法
机器学习
【Unet系列】
语义分割就是把每个像素都打上标签(这个像素点是人,树,背景等)(语义分割只区分类别,不区分类别中具体单位)实例分割实例分割不光要区别类别,还要区分类别中每一个个体损失函数:逐像素的
交叉熵
:还经常需要考虑样本均衡问题
Tian-Feng
·
2023-10-06 08:59
YOLO
深度学习
计算机视觉
人工智能
机器学习
【pytorch】nn.CrossEntropyLoss & nn.BCELoss & nn.BCEWithLogitsLoss
size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算logits和target之间的
交叉熵
wtttcl
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2023-10-03 16:52
pytorch
深度学习
python
【机器学习】熵和概率分布,图像生成中的量化评估IS与FID
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、
交叉熵
图像生成中常用的量化评估指标通常有InceptionScore(IS)和FréchetInceptionDistance(FID)InceptionScore(
dataloading
·
2023-10-02 14:23
机器学习
机器学习
词嵌入和
交叉熵
|Word Embedding and Cross Entropy
ContentsWordEmbeddingPytorchCrossEntropyReferenceWordEmbeddingTheEmbeddinglayercanbeunderstoodasalookuptablethatmapsfromintegerindices(whichstandforspecificwords)todensevectors(theirembeddings).Thedim
Alex Tech Bolg
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2023-10-02 08:18
Python机器学习基础教程
深度学习
自然语言处理
pytorch
【23-24 秋学期】 NNDL 作业2
习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,
交叉熵
损失函数不适用于回归问题平方损失函数平方损失函数(QuadraticLossFunction)经常用在预测标签为实数值的任务中表达式为:
交叉熵
损失函数
交叉熵
损失函数
KLZUQ
·
2023-10-01 22:05
深度学习
机器学习
神经网络中的知识蒸馏
多分类
交叉熵
损失函数:每个样本的标签已经给出,模型给出在三种动物上的预测概率。将全部样本都被正确预测的概率求得为0.70.50.1,也称为似然概率。优化的目标就是希望似然概率最大化。
the animal
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2023-10-01 22:56
神经网络
人工智能
深度学习
【李沐深度学习笔记】Softmax回归
Softmax回归虽然它名字叫作回归,但是它其实是分类问题本节课的基础想要学会本节课得需要一点基础,我真没看懂这节课讲的是什么,查了一些资料补了补基础此处参考视频信息量|熵|
交叉熵
|KL散度(相对熵)|
魔理沙偷走了BUG
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2023-09-30 13:39
李沐深度学习
深度学习
笔记
回归
无底线的
交叉熵
拟合
单纯计算
交叉熵
,真是没有底线
AI_Finance
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2023-09-29 01:49
PyTorch - 模型训练损失 (Loss) NaN 问题的解决方案
例如,
交叉熵
损失sigmoid_cross_entropy,包括对数函数(log),
SpikeKing
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2023-09-28 21:20
python
深度学习
机器学习
Loss
NaN
20180711记录
BCELossbinary_cross_entropy(二进制
交叉熵
)损失,即用于衡量原图与生成图片的像素误差;kld_lossKL-divergence(KL散度),用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异
荔枝芒果过夏天
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2023-09-28 03:19
【自学记录】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)
4.2损失函数#损失函数#均方误差defmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)#
交叉熵
误差def_cross_entropy_error(y
__0077
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2023-09-27 08:22
深度自学
深度学习
python
神经网络
pytorch各种loss函数
nn.CrossEntropyLoss该准则计算输入logits与目标之间的
交叉熵
损失。nn.CTCLoss连接主义时间分类
落花逐流水
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2023-09-27 06:01
pytorch实践
pytorch
人工智能
python
一篇文章彻底搞懂熵、信息熵、KL散度、
交叉熵
、Softmax和
交叉熵
损失函数
文章目录一、熵和信息熵1.1概念1.2信息熵公式二、KL散度和
交叉熵
2.1KL散度(相对熵)2.2
交叉熵
三、Softmax和
交叉熵
损失函数3.1Softmax3.2
交叉熵
损失函数一、熵和信息熵1.1概念
冒冒菜菜
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2023-09-26 10:47
机器学习从0到1
机器学习
熵
信息熵
KL散度
交叉熵
Softmax
交叉损失函数
神经网络常用损失函数Loss Function
深度学习神经网络常用损失函数损失函数--LossFunction1.MSE--均方误差损失函数2.CEE--
交叉熵
误差损失函数3.mini-batch版
交叉熵
误差损失函数损失函数–LossFunction
雾岛LYC听风
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2023-09-24 07:23
神经网络
机器学习
深度学习
device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327
关于device-sideasserttriggeredat/pytorch/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327主要是因为
交叉熵
损失函数的labels出现了越界,labels
ChrisPaul333
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2023-09-23 16:09
pytorch
深度学习
机器学习
计算机视觉
竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax
交叉熵
4.1softmax函数4.2
交叉熵
损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
iuerfee
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2023-09-23 14:38
python
竞赛选题 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax
交叉熵
4.1softmax函数4.2
交叉熵
损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
laafeer
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2023-09-23 10:03
python
Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation
作者表明,通过将对抗性损失与所提出模型的标准
交叉熵
损失相结合,所提出的鉴别器可用于提高语义分割的准确性。此外,全卷积鉴别器通过在未标记图像的预测结果中发现值得
一技破万法
·
2023-09-22 15:23
信息量 Amount of Information、熵 Entropy、
交叉熵
Cross Entropy、KL散度 KL Divergence、
交叉熵
损失函数 Cross Entropy Loss
1、信息量AmountofInformation信息量:衡量事件发生的难度有多大小概率事件,它发生的难度比较大,所以有较大的信息量大概率事件,它发生的难度比较小,所以有较小的信息量信息量公式:I(x):=log2(1p(x))=−log2(p(x))I{(x)}:=log_2(\frac{1}{p_{(x)}})=-log_2(p_{(x)})I(x):=log2(p(x)1)=−log2(p(x
Enzo 想砸电脑
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2023-09-22 07:14
深度学习基础
python
深度学习
机器学习
机器学习入门教学——损失函数(
交叉熵
法)
1、前言我们在训练神经网络时,最常用到的方法就是梯度下降法。在了解梯度下降法前,我们需要了解什么是损失(代价)函数。所谓求的梯度,就是损失函数的梯度。如果不知道什么是梯度下降的,可以看一下这篇文章:机器学习入门教学——梯度下降、梯度上升_恣睢s的博客-CSDN博客损失函数其实就是神经网络里的标准和期望的标准相差多少的定量表达。(现有模型与期望模型的质量差距)损失函数越小,现有模型就越逼近期望模型,
恣睢s
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2023-09-22 01:26
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习修炼(三)卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化
卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼(一)线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解_Qodi的博客-CSDN博客又讲了基于线性分类器的全连接神经网络深度学习修炼(二)全连接神经网络|Softmax,
交叉熵
损失函数优化
Qodi
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2023-09-22 00:13
计算机视觉CV
深度学习
人工智能
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