交叉熵第51页

【转载】Focal Loss理解

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：y'是经过激活函数的输出，所以在0-

dopami·2019-12-26 06:41

Softmax 函数与交叉熵

softmax函数在神经网络的最后一层，通常使用softmax函数来将各神经元的输出压缩到[0,1]之间，可以当成概率来理解。softmax函数的形式如下Softmax函数其中，C为输出层神经元的个数，z是一个C维的向量，表示的是未经softmax之前的输出（softmax层的输入）。P(i)表示是第i类的概率，是一个标量。可以将softmax函数写成向量形式softmax函数的向量形式这时的P是

农大鲁迅·2019-12-23 03:12

深度学习知识点总结

池化的正向反向传播：https://blog.csdn.net/sunflower_sara/article/details/81322048交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度:logistic

sunnylxs·2019-12-23 02:17

tensorflow 中四种loss的含义

转自http://baike.renwuyi.com/2016-12/18582.html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

SIAAAAAA·2019-12-22 05:50

【转】TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

作者：陈迪豪来源：CSDNhttp://dataunion.org/26447.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

贰拾贰画生·2019-12-21 18:30

简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？

说起交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss」，脑海中立马浮现出它的公式：我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？

红色石头Will·2019-12-21 16:48

损失函数之交叉熵

一、交叉熵的由来信息量香农提出的“信息熵”，是用来解决信息量化问题。信息的不确定性越强，需要用来表达的数据量也就越多。事件的不确定性通常是概率分布P来表示，所以信息的量化也是通过概率来实现。

wujustin·2019-12-21 09:00

机器学习读书笔记 — 交叉熵

1.交叉熵能干什么在机器学习里面，解决多分类的问题（比如识别手写字符），一般会用one-hot的向量去表示分类的结果。如下图所示，表示0-9十个类中一个类的one-hot向量。

爱秋刀鱼的猫·2019-12-20 15:50

信息量，信息熵，交叉熵，KL散度和互信息

参考https://blog.csdn.net/haolexiao/article/details/70142571信息量信息量表示一个信息所需要的编码长度。而一个信息的编码长度跟其出现的概率呈负相关，因为一个短编码的代价也是巨大的，因为会放弃所有以其为前缀的编码方式，比如字母”a”用单一个0作为编码的话，那么为了避免歧义，就不能有其他任何0开头的编码词了。所以一个词出现的越频繁，则其编码方式也就

reeuq·2019-12-20 10:02

信息、信息熵、条件熵、互信息，信息增益、信息增益比、基尼系数、相对熵、交叉熵，KL散度，woe，IV值，混淆矩阵（TPR，FPR，F1），ROC，AUC，ks曲线，ks值

信息根绝香农的信息是用来消除随机不确定性的东西，在机器学习中，假设其输出为Y，对于一个分类yi，我们知道他的占比是P(yi)，那么对于任何一个样本，我们瞎蒙一个结果来预测Y=yi，都可以有P(yi)概率蒙对。因此我们可以得到的信息是：信息熵信息熵很好李拦截，信息熵首先是个熵，表示一个混乱程度，在信息论中表示信息的随机性和不确定性。所以只需要在给我们提供的信息前面增加一个条件，就可以表示我们拿到的信

康双珠·2019-12-20 01:18

一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

Brook_icv·2019-12-19 15:00

网易杭州*秋招提前批面试

一面GG反思挂的原因：项目做得都不够深基础知识不牢固：交叉熵、batch_normalization、loss函数的选择、回归函数有哪些loss、这样设计的原理是什么、编程语言不过关：网易希望你擅长c+

wendy_要努力努力再努力·2019-12-18 13:20

损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系

cross_entropy-----交叉熵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。

dopami·2019-12-16 07:07

Tensorflow四种Cross Entropy交叉熵算法实现

1.softmax_cross_entropy_with_logits方法定义：defsoftmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,dim=-1,name=None):计算方式：letx=logits,y=labels,Thelossis:y*log(softmax(x))softmax(x)=ex

泊牧·2019-12-15 04:03

02 神经网络主要知识点

02-神经网络主要知识点目录引索简单神经网络感知机神经网络特点softmax交叉熵卷积神经网络卷积激活函数池化全连接Tensorflowplayground演示简单神经网络神经网络就是模拟人的神经元进行信号

hp_lake·2019-12-14 16:00

TensorFlow的四种交叉熵

交叉熵交叉熵（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函数就是均方平方差（MeanSquaredError），定义如下

readilen·2019-12-13 02:46

直观理解为什么分类问题用交叉熵损失而不用均方误差损失?

目录交叉熵损失与均方误差损失损失函数角度softmax反向传播角度参考博客：blog.shinelee.me|博客园|CSDN交叉熵损失与均方误差损失常规分类网络最后的softmax层如下图所示，传统机器学习方法以此类比

shine-lee·2019-12-12 22:00

针对类别的5中softmax_cross_entropy loss计算

#文件名称：xxx.py#摘要：五种方式实现类别加权交叉熵#当前版本:1.0#作者：崔宗会#完成日期：2019-x-x#-----------------------------"""标签为１的类别权重变为其他类别的

刘天睿·2019-12-12 10:00

AI => Tensorflow2.0语法 - keras_API的使用(三)

eg:模型对象(参数)网络层对象(参数)我们还可以实现继承模板导入fromtensorflowimportkerasmetrics(统计平均)里面有各种度量值的接口如：二分类、多分类交叉熵损失容器，MSE

Cython_lin·2019-12-12 00:08

RuntimeError: multi-target not supported at

1.出错代码行计算交叉熵是出现异常提示：RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666

艾岚岚说·2019-12-10 20:00

Tensorflow-逻辑斯蒂回归

1.交叉熵逻辑斯蒂回归这个模型采用的是交叉熵，通俗点理解交叉熵推荐一篇文章讲的很清楚：https://www.zhihu.com/question/41252833因此，交叉熵越低，这个策略就越好，最低的交叉熵也就是使用了真实分布所计算出来的信息熵

Curry秀·2019-12-10 19:00

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。##公式请查看：https:/

ambrose·2019-12-04 01:00

[ch03-02] 交叉熵损失函数

3.2交叉熵损失函数交叉熵（CrossEntropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。

五弦木头·2019-12-02 11:00

【机器学习基础】交叉熵（cross entropy）损失函数是凸函数吗？

是因为在学习logisticregression时，《统计机器学习》一书说它的负对数似然函数是凸函数，而logisticregression的负对数似然函数（negativeloglikelihood）和交叉熵函数

wuliytTaotao·2019-12-01 21:00

逻辑回归(中)

MachineLearninginMarketing交叉熵在深度学习中说到的交叉熵，和最大似然估计是一回事，只不过上式交叉熵中可以从二项分布扩展到多分类问题。

zidea·2019-11-29 18:49

简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导

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。softmax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softmax

bakaqian·2019-11-27 18:23

伯努利分布的最大似然估计（最小化交叉熵、分类问题）

伯努利分布伯努利分布，又名0-1分布，是一个离散概率分布。典型的示例是抛一个比较特殊的硬币，每次抛硬币只有两种结果，正面和负面。抛出硬币正面的概率为\(p\)，抛出负面的概率则为\(1−p\)。因此，对于随机变量\(X\)，则有：\[\begin{aligned}f(X=1)=&p\\f(X=0)=&1-p\end{aligned}\]由于随机变量\(X\)只有0和1两个值，\(X\)的概率分布函

不同的日子丶看不同的云·2019-11-21 16:00

Focal Loss 损失函数简述

FocalLoss通过修改交叉熵函数，通过增加类别权重\(\alpha\)和样本难度权重调因子(modulatingfactor)\((1-p_t)^\gamma\)，来减缓上述问题，提升模型精确。

achun_haha·2019-11-20 20:00

线性模型之逻辑回归(LR)(原理、公式推导、模型对比、常见面试点)

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解LR)：(1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291(2).逻辑回归与交叉熵(3).https

控球强迫症·2019-11-14 11:00

交叉熵相对熵（KL散度/互熵）

交叉熵交叉熵考察的是两个的信息（分布）的期望：交叉熵和熵，相当于，协方差和方差相对熵相对熵考察两个信息（分布）之间的不相似性：所谓相对，自然在两个随机变量之间。

Arya鑫·2019-11-08 18:28

深度学习误差损失计算函数的选择

采用神经网络结构建模执行分类训练任务时，以下默认采用softmax激活函数，我们直观的感觉是选择损失函数为交叉熵而不是分类误差和均方误差。

lirainbow0·2019-11-07 12:00

TensorFlow从0到1 - 15 - 重新思考神经网络初始化

TensorFlow从0到1系列回顾上一篇14交叉熵损失函数——克服学习缓慢从最优化算法层面入手，将二次的均方误差（MSE）更换为交叉熵作为损失函数，避免了当出现“严重错误”时导致的学习缓慢。

黑猿大叔·2019-11-07 09:33

kaldi中CD-DNN-HMM网络参数更新公式手写推导

这是典型的多分类问题，所以输出层用的激活函数是softmax，损失函数用的是crossentropy（交叉熵）。不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数，不能保证全局最优解（只有

davidtym·2019-11-05 08:00

深度学习都需要了解什么？无从下手的话，可以看看这份深度学习速查表

摘要：本文介绍了一些深度学习中的常见概念，如梯度、后向传播、ReLU、Dropout、交叉熵与softmax等，以帮助大家快速了解深度学习。初次接触深度学习时，大家可能会感到无从下手。

阿里云云栖社区·2019-11-02 02:43

复习，总结（交叉熵，逻辑回归）

交叉熵image.png逻辑回归的损失函数，即反向传播image.pngimage.pngnumpy实现代码image.pngimage.pngtensorflow实现代码image.pngimage.png

lanughing·2019-10-31 16:45

数学之美--信息的度量和作用--信息熵，条件熵和交叉熵

保留初心，砥砺前行这一章节讲解的是关于信息的某些度量。我们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。......直到1948年，Shannon在他著名的论文“通信的数学原理”中提出了“信息熵”的概念，才解决了信息的度量问题，并且量化出信息的作用。信息熵首先，我们可以记住的是，信息熵一般使用符号H来表示，单位是比特。接下来，看一个书中给出的例子：当我错过了上一届世界杯的比赛，而想知

加勒比海鲜王·2019-10-30 19:05

信息熵、交叉熵、联合熵、条件熵、信息增益

1.自信息自信息是信息不确定性的衡量指标。信息发生的可能性越高，包含的信息越少，信息发生的可能性越低，包含的信息量越大。定义公式：image.png2.信息熵信息熵是自信息的期望值，表示平均大小。它是表达信息量的大小，也是信息不确定性的度量。信息越是不确定，信息量越大，信息熵越高。信息越是有序，信息量越小，信息熵也越小。信息熵还有一种解读就是信息的编码角度。如果信息越是有序的，极端情况只有一个值，

陈淀薄发·2019-10-29 10:06

什么是Transformer？| 小白深度学习入门

小白深度学习入门系列1.直观理解深度学习基本概念2.白话详解ROC和AUC3.什么是交叉熵4.神经网络的构成、训练和算法5.深度学习的兴起：从NN到DNN6.异军突起的激活函数：ReLU7.CNN，RNN

叶锦鲤·2019-10-23 08:25

深度学习中常用的损失函数

二、分类任务损失1、0-1loss2、熵与交叉熵loss3、softmaxloss及其变种4、KL散度5、Hingeloss6、Exponentialloss与Logisticloss三、回归任务损失1

南淮北安·2019-10-22 20:56

Label smoothing 标签平滑

其应用场景必须具备以下几个要素：标签是one-hot向量；损失函数是交叉熵损失函数。其作用对象是真实标签，如果将其视为一个函数，即LSR(grandtruth_targets)。

西北小生_·2019-10-20 19:50

详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵

目录信息熵条件熵相对熵交叉熵总结一信息熵(informationentropy)熵(entropy)这一词最初来源于热力学。

文文学霸·2019-10-20 10:29

一文说清楚你头疼不已的熵们：信息熵、联合熵、条件熵、互信息、交叉熵、相对熵（KL散度）

文章目录1.信息熵2.联合熵3.条件熵4.互信息5.交叉熵6.相对熵（KL散度）7.总结说起熵，相信看本文的你一定听过这个概念，我们以前高中的时候在化学里学过，我们有一种大致的概念就是：熵是描述系统混乱程度的一种物理量

Jamie_Wu·2019-10-19 10:09

B-概率论-熵和信息增益

目录熵和信息增益一、熵（Entropy）二、条件熵（ConditionalEntropy）三、联合熵（JointEntropy）四、相对熵（RelativeEntropy）4.1相对熵的性质五、交叉熵（

十七岁的有德·2019-10-16 17:00

动手学习深度学习pytorch版——多层感知机与softmax层

多层感知机与softmax层——动手学习深度学习pytorch版1.内容简介1.1数据集介绍1.2多层感知机(MLP,MultilayerPerceptron)介绍1.3激活函数1.4Softmax层1.5交叉熵损失函数

lavendelion·2019-10-15 13:27

【深度学习基础】损失函数

深度学习基础：性能评估指标超参数介绍损失函数前言本文主要总结一下常见目标检测的损失函数以及一些基础的函数，主要损失函数为mask-rcnn涉及到的损失函数包括：MSE均方误差损失函数、CrossEntropy交叉熵损失函数目标检测中常用的

Patrick Star@wust·2019-10-13 10:08

交叉熵损失(Cross Entropy)求导

CrossEntropy是分类问题中常见的一种损失函数，我们在之前的文章提到过二值交叉熵的证明和交叉熵的作用，下面解释一下交叉熵损失的求导。

chaibubble·2019-10-02 22:58

softmax及python实现过程解析

功能上，完成从N维向量到M维向量的映射输出的结果范围是[0,1]，对于一个sample的结果所有输出总和等于1输出结果，可以隐含地表达该类别的概率softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵

沙克的世界·2019-09-30 08:51

softmax及python实现