交叉熵

深度学习2

1神经网络为啥用交叉熵通过神经网络解决多分类问题时，最常用二道一种放肆就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如在AlexNet中最后输出层有1000个节点的输出层。
368chen·2019-09-26 12:10

RuntimeError: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src

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
轮子去哪儿了·2019-09-18 16:56

损失函数

原文链接：http://www.cnblogs.com/rise0111/p/11532547.html交叉熵损失函数CrossEntropyErrorFunction二分类表达式其中：y——表示样本的
baihuang2797·2019-09-17 11:00

常用Loss总结

1.BCELoss用于二分类任务，二值交叉熵(BinaryCrossEntropy)。
Mr.Q·2019-09-12 11:54

一些ML与DL中常见的知识点总结

一些ML与DL中常见的知识点总结（持续更新）熵的理解信息熵，交叉熵，相对熵https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/195901726梯度消失与梯度爆炸
breeze_blows·2019-09-08 08:42

论文阅读笔记：Retinal vessel segmentation of color fundus images using multiscale convolutional neural.....

Retinalvesselsegmentationofcolorfundusimagesusingmultiscaleconvolutionalneuralnetworkwithanimprovedcross-entropylossfunction采用改进的交叉熵损失函数的多尺度卷积神经网络对彩色眼底图像进行视网膜血管分割关键词
SIAT_啊哦·2019-09-05 17:00

【tensorflow】tf里四种交叉熵损失函数使用说明

0前言tensorflow中自带四种交叉熵函数，tensorflow版本太低可能有的交叉熵函数没有，尽量版本高一些。
dzg_·2019-09-03 23:08

损失函数loss大总结（一）

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/80787753分类任务loss:二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy
AugustMe·2019-08-30 11:07

交叉熵损失函数原理详解

交叉熵损失函数原理详解之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，
Cigar丶·2019-08-30 10:42

损失函数 - Cross Entropy Loss(交叉熵损失函数)

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485今天看到一篇写的不错的关于交叉熵损失的讲解，感觉算法的各个步骤讲的很详细清晰，遂在博客中记录一下。
Charles5101·2019-08-27 15:38

[论文笔记] Universal Adversarial Perturbations Against Semantic Image Segmentation(ICCV 2017)

而一般的交叉熵损失函数会鼓励已经正确预测的目标结果
Invokar·2019-08-20 09:50

pytorch复现loss遇到的问题

复现交叉熵首先定义了函数对照公式实现了交叉熵的功能defCrossEntropy(inputs,targets):returnnp.sum(np.nan_to_num(-targets*(np.log(
端木亽·2019-08-19 21:35

pytorch 交叉熵损失函数解析

1，二分类交叉熵损失，BCELoss1.1数学理论BCELoss=−[Yn∗logXn+(1−Yn)∗log(1−Xn)]BCELoss=-[Y_{n}*logX_{n}+(1-Y_{n})*log(1
风泽茹岚·2019-08-19 17:43

DNN

前向传播算法数学原理DNN前向传播算法反向传播算法(BP)DNN反向传播算法要解决的问题DNN反向传播算法的基本思路DNN反向传播算法过程损失函数和激活函数的选择均方差损失函数+Sigmoid激活函数的问题使用交叉熵损失函数
lgy54321·2019-08-19 16:11

Retina U-Net论文简析

ContentsLinksTitleAbstract1.Introduction2.Relatedwork3.Methods3.1.RetinaU-NetRetinaNetAddingSemanticSegmentationSupervision逐像素交叉熵损失
STARBLOCKSHADOW·2019-08-17 23:52

深度学习—交叉熵

文章目录什么是交叉熵分类问题中的极大似然估计一直知道交叉熵用于分类任务的损失函数，但是一直没有细纠其中的原因，因此有了本篇博客什么是交叉熵在此之前，我们先来认识一下KL散度，假设有两个概率分布p(x),
菜到怀疑人生·2019-08-16 11:32

CVPR2019 论文解读| BASNet：关注边界的显著性目标检测

的关于显著性目标检测的paper，《BASNet：Boundary-AwareSalientObjectDetection》[1]显而易见的就是关注边界的显著性检测，主要创新点在loss的设计上，使用了交叉熵
ManWingloeng·2019-08-14 12:00

数据挖掘工具-weka代码解析之逻辑回归（极大似然估计）

极大似然估计函数：（1）这种连续相乘的表达式比较难求，可以两边取log，转化为相加的计算：（2）依据定义，极大似然估计求得是最大的参数，习惯上，都是求最小值，所以可以给式子乘以-1，转化为求最小值（称为交叉熵损失函数
ITIRONMAN·2019-08-12 18:27

基于LSTM的股票涨跌分析-pytorch

通过输入是个指标对每天的涨跌进行相关预测，实现的准确率达到93%，加入交叉熵进行相关损失函数，尽量减小过拟合现象，但是在参数的最有参数选择的时候，并没有加入最优适应，需要后期进行相关的模型优化，代码如下
weixin_30343157·2019-08-12 18:00

信息熵，交叉熵，相对熵

信息熵：衡量系统中不确定的程度、编码方案完美时，最短平均编码长度交叉熵：码方案不一定完美时（由于对概率分布的估计不一定正确），平均编码长度。
Rudy95·2019-08-12 10:34

深度学习自学（二十）：SmoothL1 和 Softmax交叉熵

https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/details/93199307分类采用Softmax交叉熵，回归采用稳定的SmoothL1思路：做人脸检测过程中遇到人脸分类和回归损失函数
TheDayIn_csdn·2019-08-12 09:32

CNN交叉熵损失函数

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485转参考知乎ID（小飞鱼）链接：损失函数-交叉熵损失函数1.交叉熵损失函数表达式1.1二分类式：L=-[y*log(p)
Xiao_Bai_Ke·2019-08-10 21:25

手推LR及SVM

LR:LR的目标是最小化模型分布和经验分布之间的交叉熵，LR基于概率理论中的极大似然估计。
农夫三拳有點疼·2019-08-06 15:00

机器学习中各种熵

www.jianshu.com/p/7571d6ce1b1d本文的目录组织如下：【1】自信息【2】熵（香农熵）【3】联合熵【4】条件熵【5】互信息（信息增益）【6】熵、联合熵、条件熵、互信息的关系【7】交叉熵
NeilGY·2019-08-02 17:41

信息论基础（熵，互信息，交叉熵）

1熵1.1自信息和熵  熵（Entropy）最早是物理学的概念，用于表示一个热力学系统的无序程度。1948年，香农将统计物理中熵的概念，引申到信道通信的过程中，从而开创了”信息论“这门学科。香农定义的“熵”又被称为“香农熵”或“信息熵”。在信息论中，熵用来衡量一个随机事件的不确定性。假设对一个随机变量（取值集合为，概率分布为）进行编码，自信息（SelfInformation）是变量时的信息量或编码
老羊_肖恩·2019-08-02 10:31

熵、交叉熵及似然函数的关系

目录熵、交叉熵及似然函数的关系1.熵1.1信息量1.3熵2.最大熵中的极大似然函数2.1指数型似然函数推导2.2最大熵中的似然函数推导3.交叉熵与极大似然3.1联系3.2交叉熵损失函数Reference
breezezz·2019-07-31 16:00

pytorch中交叉熵函数torch.nn.CrossEntropyLoss（）怎么加入权重

关于交叉熵函数torch.nn.CrossEntropyLoss的基本用法可参考https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/80196376。
to do 1+1·2019-07-30 15:54

文科小白也能入门的深度学习（三）

交叉熵损失函数同
D小姐_·2019-07-29 09:20

文科小白也能入门的深度学习（三）

交叉熵损失函数同
D小姐_·2019-07-29 09:20

交叉熵损失函数

1.Crossentropy交叉熵损失函数用于二分类损失函数的计算,其公式为：其中y为真值,y'为估计值.当真值y为1时,函数图形:可见此时y'越接近1损失函数的值越小,越接近0损失函数的值越大.当真值
MSTK·2019-07-28 17:00

熵、相对熵、互信息、交叉熵

西瓜书、花书第二部分以及李航的《统计学习方法》已经大概翻看了一遍，感觉算是有了一定的机器学习理论基础。当然，以上书籍在内容方面各有侧重，根据朋友的建议，在以上几本书中没搞懂或者一知半解的部分，大多可以在PRML这本经典之作中找到答案。本文记录关于机器学习中涉及的几个信息论的重要概念。多数内容摘自PRML。1、熵考虑⼀个离散的随机变量。当我们观察到这个变量的⼀个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢？
单调不减·2019-07-25 12:26

机器学习知识点总结（2）——优化器

机器学习知识点总结（2）——优化器前言有监督学习的损失函数分类问题中的损失函数0-1损失函数Hinge损失函数Logistic损失函数交叉熵损失函数回归问题中的损失函数平方损失函数绝对损失函数Huber
不是一首歌的事·2019-07-25 11:11

为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差？

LR的基本形式如下hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxh_{\theta}(x)=g\left(\theta^{T}x\right)=\frac{1}{1+e^{-\theta^{T}x}}hθ(x)=g(θTx)=1+e−θTx1假如一元逻辑回归，那么预测值y^\hat{y}y^y^=σ(w⋅x+b)\hat{y}=\sigma(w\cdotx+b)y^=σ(w⋅x+b)其中σ\sigma
很吵请安青争·2019-07-24 22:15

逻辑回归与线性回归的区别与联系

区别线性回归假设响应变量服从正态分布，逻辑回归假设响应变量服从伯努利分布线性回归优化的目标函数是均方差（最小二乘），而逻辑回归优化的是似然函数（交叉熵）线性归回要求自变量与因变量呈线性关系，而逻辑回归没有要求线性回归分析的是因变量自身与自变量的关系
很吵请安青争·2019-07-24 22:48

pytorch学习笔记5--pytorch基本运算2

Q2:whycalllogisticregressionsoftmax交叉熵EntropyCrossEntropy对于分类问题为什么不用MSEsoftmax和sigmoid？
niklaus.z.lee·2019-07-24 09:59

ACE：Aggregation Cross-Entropy for Sequence Recognition（聚合交叉熵） ---- 论文阅读笔记

聚合交叉熵（AgregationCross-Entropy，ACE）论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.08364论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_
CharlesWu123·2019-07-22 20:14

tensorflow实战自学【一】

实现SoftmaxRegression识别手写数字实现方式：运用单层感知器实现，激活函数采用softmax()，将28*28的图片展开成784维的向量，样本标签采用hotpot的形式，loss函数采用交叉熵
永久的悔·2019-07-22 16:53

CS224d Assignment1 part2（Neural Network Basics）非代码部分

sigmoid(Z1)③Z2=hW2+b2Z_2=hW_2+b_2Z2=hW2+b2④输出层y^=softmax(Z2)\widehat{y}=softmax(Z_2)y=softmax(Z2)损失函数：交叉熵求导过程
Xiao_yanling·2019-07-21 21:11

Deep learning多分类和多任务分类的区别及损失函数的选择

一、多分类模型1、多分类模型使用交叉熵损失函数。在计算时其实就是-log(pt)，对一个样本来说，pt就是该样本真实的类别，模型预测样本属于该类别的概率。
Fang Suk·2019-07-17 21:43

熵的概念理解

学习信息量计算，原理学习信息熵证明0⩽H(p)⩽logn0\leqslantH(p)\leqslantlogn0⩽H(p)⩽logn联合概率，边缘概率联合熵，条件熵，条件熵公式推导互信息，互信息公式推导相对熵，交叉熵回顾
Datawhale·2019-07-14 12:55

熵的概念理解

学习信息量计算，原理学习信息熵证明0⩽H(p)⩽logn0\leqslantH(p)\leqslantlogn0⩽H(p)⩽logn联合概率，边缘概率联合熵，条件熵，条件熵公式推导互信息，互信息公式推导相对熵，交叉熵回顾
Datawhale·2019-07-14 12:55

math: 交叉熵（Cross-Entropy）

0.交叉熵（Cross-Entropy）假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q，其中p为真实分布，q为非真实分布。
DinnerHowe·2019-07-13 16:13

math: 交叉熵（Cross-Entropy）

0.交叉熵（Cross-Entropy）假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q，其中p为真实分布，q为非真实分布。
DinnerHowe·2019-07-13 16:13

Tensorflow 学习笔记：Mnist 手写训练集调试，准确率变为0.1的解决办法及如何将准确率调高到98%以上

学习笔记：Mnist手写训练集加入隐藏层后准确率变为0.1的解决办法提高神经网络准确率的尝试提高准确率：调小每次训练的批次大小提高准确率：使用交叉熵更改优化器及学习率小结提高神经网络准确率的尝试首先是增加隐藏层数
hu_hao·2019-07-11 23:40

交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）

CrossEntropyLoss计算公式为CrossEntropyLoss带权重的计算公式为（默认weight=None）多维度计算时：loss为所有维度loss的平均。importtorchimporttorch.nnasnnimportmathloss=nn.CrossEntropyLoss()input=torch.randn(1,5,requires_grad=True)target=to
cv阿文·2019-07-10 15:13

深度学习（一）

交叉熵误差和softmax函数都有算概率和标签化的功能反方向传播：因为正向传播都关系到多个权重W，求偏导其实就是E（误差）关于W权重的导数，对W求导，意义就是：w的变动对E影响的贡献程度的大小又W是W1W2
Roe D.·2019-07-09 21:42

LR推导中的核心问题

了解机器学习，很多同学是从LR开始的，LR也不简单，回顾这块时我发现核心要理解的是两个问题，记录如下：1.损失函数为啥是交叉熵2.为啥用极大似然，然后指数问题对数化解决1.损失函数为啥是交叉熵简单理解下概念熵
HelloData·2019-07-09 00:00

【深度学习】图像分割常用的损失函数

一、crossentropy交叉熵图像分割中最常用的损失函数是逐像素交叉熵损失。该损失函数分别检查每个像素，将类预测(
长缨缚苍龙·2019-07-08 17:00

神经网络损失函数中的各种常见熵(信息熵、KL散度、交叉熵、互信息)

信息熵Informationentropy对于离散的随机变量，首先定义其自信息，它应该有以下两个特点：应该依赖于概率分布，是的单调函数观察两个事件同时发生时获得的信息量应该等于观察到事件各自发生时获得的信息之和，即，同时满足基于上述特点，可定义，负号保证。熵表示对所有可能发生的事件产生的信息量的期望：联合熵Jointentropy条件熵Conditionalentropy相对熵Relativeen
昭君姐·2019-07-06 15:49

【机器学习】交叉熵的推导

作者：LogM本文原载于https://segmentfault.com/u/logm/articles，不允许转载~文章中的数学公式若无法正确显示，请参见：正确显示数学公式的小技巧1.第一种方式用极大似然估计法推导。设：$$\pi(x)=P(Y=1|x)$$$$1-\pi(x)=P(Y=0|x)$$所以，对于训练集$T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$
LogM·2019-07-02 00:00
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