交叉熵第50页

《动手学深度学习》系列笔记 —— 过拟合、欠拟合极其解决方案(权重衰减法、丢弃法)

计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。机器学习模型应关注降低泛化误差。2模型选择2.1

kaifeng_guan·2020-02-19 17:00

机器学习基础·常用信息论基本概念

摘要熵、KL散度、互信息正文熵熵认为小概率事件信息量大，一个分布的熵为信息量的期望离散形式：连续形式：离散形式下最大熵为均匀分布；连续形式下，确定时，最大熵为高斯分布另外有：交叉熵、相对熵、互信息交叉熵

jiangweijie1981·2020-02-19 11:42

机器学习

分类训练数据集检验如何检测行人在哪里检测问题转化为分类问题逻辑回归分类器Softmax函数数值大小对Softmax函数预测结果的影响一位有效编码交叉熵方法计算预测值与实际值的距离Logistic多项式回归法如何确定

山天大畜·2020-02-19 06:22

WGAN将数值限制在一定范围内 Python代码 tf.clip_by_value(p, -0.01, 0.01))

tf.clip_by_value(p,min,max))运用的是交叉熵而不是二次代价函数。功能：可以将一个张量中的数值限制在(min,max)内。

小娜子成长记·2020-02-18 19:00

浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项

kernel_size=2,stride=(2,1),padding=(0,1))千万不要用：nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=(2,1),padding=(0,0))，这样在用交叉熵做损失函数的时候

陈军2号·2020-02-18 10:15

机器学习（一）数学基础知识

交叉熵损失函数交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导Softmax损失函数及梯度的计算softmaxloss函数梯度下降梯度下降（GradientDescent）小结机器学习中的数学(1)-回归(regression

致Great·2020-02-17 01:37

[pytorch]如何将label转化成onehot编码

之前用octave学习神经网络的时候，用逻辑回归，激活函数是sigmoid，损失函数是交叉熵损失函数，那个时候不用任何框架，需要把label转化成onehot编码：c=[1:10]y=(y==c)只需要两行代码

null1106·2020-02-16 22:45

Faster RCNN 目标检测之Loss

rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致，它们都包含分类误差和定位误差，分类误差使用交叉熵分类误差（CrossEntropy），定位误差使用SmoothL1误差。在Los

mhxin·2020-02-16 04:51

TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

link:http://www.txrjy.com/thread-937936-1-1.html交叉熵介绍交叉熵（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

yalesaleng·2020-02-16 00:31

机器学习（ML）七之模型选择、欠拟合和过拟合

计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。直观地解释训练误差和泛化误差这

Jaww·2020-02-15 11:00

交叉熵与最大似然估计

在AndrewNg的DeepLearningSpecialization系列课程中在讲解Logisticregression时一直采用的一个损失函数和成本函数定义为：单个样本的损失函数：L(ŷ,y)=-(ylog(ŷ)+(1-y)log(1-ŷ))，注意这里的log的底数为自然基底e，由于在很多计算工具中都将ln的实现方法定义为log，所以公式和课堂上采用的是log训练样本集的成本函数：样本集中全

拓季·2020-02-15 11:51

【转载】Tensorflow 分类函数（交叉熵的计算）

www.cnblogs.com/guqiangjs/p/8202899.html命名空间:tf.nn函数作用说明sigmoid_cross_entropy_with_logits计算给定logits的S函数交叉熵

dopami·2020-02-15 03:30

动手学习深度学习pytorch版学习笔记（一）—— softmax多元线性回归

关于多元线性回归，主要理解两个概念：softmax和交叉熵损失函数：一、softmax的基本概念：1.分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。

Jz江城子·2020-02-14 21:40

《动手学深度学习》系列笔记—— 1.2 Softmax回归与分类模型

目录softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测获取Fashion-MNIST训练集和读取数据getdatasetsoftmax从零开始的实现获取训练集数据和测试集数据模型参数初始化对多维Tensor

kaifeng_guan·2020-02-14 19:00

《动手学深度学习》task1_2 Softmax与分类模型

目录softmax和分类模型softmax的基本概念交叉熵损失函数模型训练和预测获取Fashion-MNIST训练集和读取数据getdatasetsoftmax从零开始的实现获取训练集数据和测试集数据模型参数初始化对多维

shiinerise·2020-02-14 16:40

【论文笔记】：YOLO v3

的特征融合（借鉴FPN）改基础网络（借鉴resnet）相比于YOLOv2，改进的地方有：引入了一个新的基础网络，bundingbox取最好预测框的去训练，其他框丢掉，用了FPN，丢掉了softmax改用二元交叉熵

Activewaste·2020-02-14 14:32

Pytorch-交叉熵

1、交叉熵的来源1.1信息量一条信息的信息量大小和它的不确定性有很大的关系。一句话如果需要很多外部信息才能确定，我们就称这句话的信息量比较大。

残剑天下论·2020-02-13 17:22

DNAS：可微神经网络架构搜索框架

Hardware-AwareEfficientConvNetDesignviaDifferentiableNeuralArchitectureSearch【地址】https://arxiv.org/pdf/1812.03443关键思想：将Loss函数设计为这种形式：然后证明交叉熵项和延时项对于网络基本结构的选择是可微分的

菜鸟瞎编·2020-02-13 03:34

【动手学pytorch】softmax回归

具体公式表示为：softmax回归本质上也是一种对数据的估计二、交叉熵损失函数在估计损失时，尤其是概率上的损失，交叉熵损失函数更加常用。

没有照片的稻田献一·2020-02-12 23:00

2018-11-7 deep learning举例

经验+直觉lossfunction是交叉熵的方法找到neuralnetwork的parameters使得totalloss最小step3：找到最优解利用gradientdescent寻找最优模

昊昊先生·2020-02-12 07:31

基于PyTorch的损失函数

对于分割和其他分类任务，默认选择的损失函数是二进制交叉熵(BCE)。当一个特定的度量，例如dice系数或IoU，被用来判断模型性能时，竞争对手有时会试验从这些度量派生出的损失函数—

海里的羊·2020-02-11 12:36

TensorFlow代码笔记

交叉熵计算cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(y_,1),logits=y)cross_entropy

SmileEan2·2020-02-11 06:01

六步走构建深度学习模型

第1步：损失函数回归问题用MSE多类别分类问题用交叉熵二分类问题用二值交叉熵第2步：初始神经网络架构结构化学习：一个激活数在输入输出神经元数之间的全连接层计算机视觉：从ResNet开始第3步：训练集用learningratefinder

博士伦2014·2020-02-09 21:04

深度学习之损失函数小结

接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focalloss，L1/L2损失函数，IOULoss，GIOU，DIOU，CIOU图像识别：TripletLoss，CenterLoss

啊顺·2020-02-08 15:00

逻辑斯蒂回归（LR）

image.png二项逻辑斯蒂回归模型：（其实是个二分类）令极大似然估计法：，为决定，数据集如果用交叉熵，LR是凸函数。softmax回归也是凸函数。这样一来，问题就变成了以对数似然函数为目

小幸运Q·2020-02-07 10:47

[深度学习]神经网络理论

连续的值映射到0-1之间(相当于概率化)核心：梯度下降一、基本网络架构输入层x-隐藏层h-输出层y：(i,j,k)分层layer节点node激活函数sigmoid()sigmoid函数误差函数E(W,b)交叉熵本质

DDuncan·2020-02-04 23:40

TensorFlow 里的线性函数，Softmax，交叉熵

TensorFlow里的线性函数神经网络中最常见的运算，就是计算输入、权重和偏差的线性组合。回忆一下，我们可以把线性运算的输出写成：TensorFlow里的权重和偏差训练神经网络的目的是更新权重和偏差来更好地预测目标。为了使用权重和偏差，你需要一个能修改的Tensor。这就排除了tf.placeholder()和tf.constant()，因为它们的Tensor不能改变。这里就需要tf.Varia

Jackpot_0213·2020-02-02 13:31

关于熵、相对熵以及交叉熵的部分理解

熵(entropy)这一表述最早由热力学主要奠基人、德国物理学家克劳修斯(RudolfJuliusEmanuelClausius)提出，定义为可逆过程中输入热量相对于温度的变化率，即$$dS=\frac{dQ}{T}$$上述表示形式与如今我们所熟知的信息熵存在着较大差异，因为香农(ClaudeE.Shannon)在信息论中所定义的熵引自玻尔兹曼(LudwigE.Boltzmann)所提出的熵的统计

currypop·2020-02-02 13:18

防止或减轻过拟合的方式（一）——正则化

在进行模型搭建时常用的解决过拟合的方法有以下几种：·采用更多的数据·迫使模型的复杂度降低（减少层数、正则化）·dropout（提高鲁棒性）·提早结束训练过程·数据增强这里重点讲正则化(regularization)假定对于一个二分类问题，它的交叉熵损失函数为

赵代码·2020-02-01 15:00

对PyTorch中F.cross_entropy()函数的理解

对PyTorch中F.cross_entropy()的理解PyTorch提供了求交叉熵的两个常用函数，一个是F.cross_entropy()，另一个是F.nll_entropy()，在学这两个函数的使用的时候有一些问题

爬虫叁号·2020-01-31 00:48

损失函数——均方误差和交叉熵

1.MSE（均方误差）MSE是指真实值与预测值（估计值）差平方的期望，计算公式如下：MSE=1/m(Σ(ym-y'm)2)，所得结果越大，表明预测效果越差，即y和y'相差越大y=tf.constant([1,2,3,0,2])y=tf.one_hot(y,depth=4)y=tf.cast(y,dtype=tf.float32)out=tf.random.normal([5,4])#MSE标准定义

赵代码·2020-01-27 15:00

机器学习、深度学习中的信息熵、相对熵（KL散度）、交叉熵、条件熵

信息熵信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的，其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作《AMathematicalTheoryofCommunication》中提出的。如今，这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念，也被广泛的应用到了其他的领域中，比如机器学习。信息量用来度量一个信息的多少。和人们主观认识的信息的多少有些不同，这里信息的多少用信息的在一个语境中出现的概率来定义，并且和获取者对它的

颀周·2020-01-17 19:00

《简单粗暴TensorFlow2.0》—学习笔记

文章目录基础安装和环境配置TensorFlow基础TensorFlow模型建立与训练模型（Model）与层（Layer）多层感知机（MLP）信息论机器学习中交叉熵的应用卷积神经网络（CNN）循环神经网络

studyeboy·2020-01-15 17:56

PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE示例：#-*-coding:utf-8-*-importtorchimporttorch.autogradasautogradfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimp

_icrazy_·2020-01-15 16:08

对交叉熵损失的一点感悟

MatrixPlayer·2020-01-07 23:52

信息论相关概念：熵交叉熵 KL散度 JS散度

zhoubin_dlut·2020-01-07 21:00

彻底理解交叉熵

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。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。

xingzai·2020-01-07 17:42

处理样本不平衡LOSS—Focal Loss

在理解FocalLoss前，需要先深刻理一下交叉熵损失，和带权重的交叉熵损失。然后我们从样本权重的角度出发，理解FocalLoss是如何分配样本权重的。

EndlessCoding·2020-01-06 11:00

pytorch 计算 CrossEntropyLoss 需要先经 softmax 层激活吗

碰到一个坑，之前用pytorch实现自己的网络时，如果使用CrossEntropyLoss我总是将网路输出经softmax激活层后再计算交叉熵损失。刚刚查文档时发现自己大错特错了。

月牙眼的楼下小黑·2020-01-04 19:19

香农信息熵、交叉熵和相对熵

交叉熵是指当我们手上有信息的真实分布p(x)和非真实分布

an0nym0us·2020-01-04 09:42

2017.10.26

需要理解的概念有：1.条件熵2.互信息3.相对熵4.交叉熵理解这一块要好好复习概率分布那块的知识，对于后面的决策树的学习有帮助。《机器学习实战》看到的关于机器学习的理解：机器

三丝牛河·2020-01-04 01:50

信息熵

信息量信息量和信息熵信息量，熵，交叉熵，相对熵与代价函数如果我们有俩个不相关的事件x和y，那么我们观察到的俩个事件同时发生时获得的信息应该等于观察到的事件各自发生时获得的信息之和即：h(x,y)=h(x

geekAppke·2020-01-04 01:09

论文阅读|Focal loss

作者提出了解决这种不平衡的方法，改进了交叉熵损失，使其对容易分类的样本产生抑制作用，使得损失

wupeng1131·2020-01-03 12:00

基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解

基于pytorch来讲MSELoss（）多用于回归问题，也可以用于one_hotted编码形式，CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数，不用于one_hotted编码形式MSELoss

Foneone·2020-01-02 14:41

IoU Loss

IoU损失示意图IoU损失的前向传播IoU损失前向传播伪代码本质上是对IoU的交叉熵损失，即将IoU视为伯努利分布的随机

凉拌东坡肉·2020-01-02 10:03

pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解

公式首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程，交叉熵的函数是这样的：其中，其中yi表示真实的分类结果。这里只给出公式，关于CrossEntropyLoss的其他详细细节请参照其他博文。

aift·2020-01-02 09:59

TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解

内容参考：Tensorflow四种交叉熵函数计算公式：tf.nn.cross_entropyTensorFlow四种CrossEntropy算法实现和应用交叉熵（CrossEntropy）交叉熵（CrossEntropy

MapleLuv·2020-01-02 04:36

cross entropy交叉熵和ground truth总结

一.crossentropy交叉熵交叉熵的概念得从信息熵的概念说起，我们都知道信息熵，简而言之就是信息量多少的度量。我们定义离散熵：连续熵：那么交叉熵是什么呢？

青帝花神·2019-12-30 19:41

softmax 层的梯度反向传播推导

设网络结构和softmax层的输出如下：所以采用softmax层的优点可以总结为：网络输出得到了归一化，并且有了概率的含义取对数后引入了交叉熵损失函数，在一些场合交叉熵损失函数更容易优化softmax和交叉

月牙眼的楼下小黑·2019-12-29 01:43

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