交叉熵第54页

TensorFlow学习（3）二次代价函数和交叉熵代价函数

距离目标近，梯度比较小，权值调整比较小，调整方案合理假如我们的目标是收料到0，A点为0.82距离目标近，梯度比较大，权值调整比较大，B点为0.98距离目标远，梯度比较小，权值调整比较小，调整方案不合理交叉熵代价函数

换头像真麻烦·2019-05-05 12:45

机器学习基石笔记：10 Logistic Regression

图4逻辑函数图5三种线性模型逻辑回归使用交叉熵代价函数:图6交叉熵代价函

cherryleechen·2019-05-02 16:22

大白话5分钟带你走进人工智能-第十九节逻辑回归之优化点(4)

第十九节逻辑回归之优化点(4)上一节中我们讲解了逻辑回归导函数求解的问题，一步步推导出交叉熵损失函数的梯度。很是不容易，这节中我们一起看下逻辑回归的优化有哪些点？

L先生AI课堂·2019-05-01 11:00

tensorflow保存和加载模型

(交叉熵、优化器等定义)saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:init_op=tf

Li_haiyu·2019-04-30 22:19

大白话5分钟带你走进人工智能-第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3)

第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3)上一节中，我们讲解了交叉熵损失函数的概念，目标是要找到使得损失函数最小的那组θ，也就是l(θ)最大，即预测出来的结果在训练集上全部正确的概率最大。

L先生AI课堂·2019-04-30 19:00

一些知识点总结

损失函数（代价函数）：1.均方误差2.交叉熵3.对数似然函数激活函数：1.sigmoid函数2.softmax函数sigmoid函数多用于二分类问题，softmax函数用于多分类问题。

simple的课·2019-04-29 23:44

大白话5分钟带你走进人工智能-第十七节逻辑回归之交叉熵损失函数概念(2)

第十七节逻辑回归之交叉熵损失函数概念(2)上一节中我们讲解了逻辑回归是做分类的原因，本节的话我们讲解逻辑回归的损失函数-交叉熵损失函数。

L先生AI课堂·2019-04-29 17:08

【日常】手写三层反向传播神经网络（损失函数交叉熵+正则项+反向求导）

课程的一次作业，虽然没什么用，但是手写一遍dense确实能加深对神经网络的理解，尤其是反向传播求导这一块。资源已经上传，不过最近CSDN犯病不能改资源积分了。留个BDY链接了#-*-coding:UTF-8-*-importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.ioimportloadmatfromscipy.linalgimportnormimportmatplo

囚生CY·2019-04-29 08:08

机器学习中的熵、条件熵、相对熵(KL散度)和交叉熵

GitHubCSDN该文章转载自详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵1、信息熵(informationentropy)熵(entropy)这一词最初来源于热力学。

MaosongRan·2019-04-26 12:56

tensorflow2.0笔记11：误差计算之MSE,Cross Enropy！

1.2、交叉熵-Entropy1.2.1、二分类的2中方式1.3、为什么不直接MSE而是交叉熵一、误差计算1.1、均方误差-MSE提示：关于loss的放缩可以参考：2.3、关于loss的放缩实战演练：代码如下

炊烟袅袅岁月情·2019-04-24 00:03

PyTorch 学习笔记（五）：多层全连接网络实现MNIST手写数字分类

先来介绍几个比较重要的函数1.torch.nn.CrossEntropyLoss()函数交叉熵损失函数，在pytorch中若模型使用CrossEntropyLoss这个loss函数，则不应该在最后一层再使用

月臻·2019-04-22 21:25

交叉熵的反向传播梯度推导（使用softmax激活函数）

文章目录1.多分类问题的交叉熵2.二分类问题的交叉熵1.多分类问题的交叉熵设标签yk=1y_k=1yk=1，也即xkx_kxk对应的第kkk类的标签为1，则交叉熵损失函数为：(1)J=−∑j=1Nyjlog⁡ajL

随风秀舞·2019-04-21 01:23

详解可微神经网络架构搜索框架（DNAS）

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

Aventador_SV·2019-04-19 22:44

深度学习（一）：交叉熵损失函数，信息量，熵，KL散度

交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss」，我们第一印象就是它如下的公式：大多数情况下都是直接拿来使用就好，但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？

Chihk-Anchor·2019-04-19 14:43

【机器学习】——为什么softmax搭配cross entropy是解决分类问题的通用方案？

笔者一直也困惑不解，最近浏览了一些资料，有一些小小心得，希望大家指正~损失函数：交叉熵CrossEntropy我们可以从三个角度来理解crossentropy的物理意义从实例上直观理解我们首先来看CrossEntropy

努力学挖掘机的李某某·2019-04-18 22:53

cv岗位 - 深度学习面试知识总结（不断更新）

二、损失函数1.为什么神经网络中用CE交叉熵代替了MSE三、BN层前世今生前提：理解归一化的作用1.BN层提出的

Snoopy_Dream·2019-04-15 16:29

NLP常用loss总结

(N)(N)(N),每个值都是0≤targets[i]≤C−12.nn.BCELoss()输入-inputx,(N,*)，0或1类别输入-targety,(N,*),，每个值都是0和1之间的数值【更多交叉熵

codebrid·2019-04-10 13:34

PyTorch 中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss 的计算过程

CrossEntropyLoss()函数联合调用了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()。假设网络得到的输出为hhh，它的维度大小为B×CB\timesCB×C，其中BBB是batch_size，CCC是分类的总数目。与之对应的训练数据的标签yyy维度是1×B1\timesB1×B，yyy中元素的取值范围是[0,C−1][0,C-1][0,C−1]，即0≤y[j]≤C−1j=0,

随风秀舞·2019-04-09 15:44

【TensorFlow】知识点PICK，顺便作为毕设的小点汇总

softmax分类器ek∑j=0ne(kj)\frac{e^k}{\sum_{j=0}^n{e^(k_j)}}∑j=0ne(kj)ek某个元素除以每个元素求e指数的和x=tf.nn.softmax([对应元素])交叉熵

JKins·2019-04-08 23:45

pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就是了解，但一直搞不懂他是怎么来的？为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值？趁着这次学习把这些概念系统学习了一下。

bupt_cy·2019-04-08 22:09

【学习笔记】神经网络基础

目录感知机神经网络神经网络的特点神经网络的组成浅层人工神经网络模型SoftMax回归损失计算-交叉熵损失SoftMax计算、交叉熵准确性计算Mnist数据集神经网络案例神经网络方面的研究很早就已出现，今天

张风闲·2019-04-06 18:00

人工智能实战_第五次作业_廖盈嘉

逻辑与门和逻辑或门项目内容这个作业属于哪个课程人工智能实战2019这个作业的要求在哪里人工智能实战第五次作业我在这个课程的目标是学会、理解和应用神经网络知识来完成一个app这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标学会使用sigmoid激活函数和二分类交叉熵函损失数作业正文作业正文参考文献线性二分类的神经网络实现

MichelleLiew·2019-04-04 17:00

常用损失函数及Tensorflow代码实现

常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。1.均方误差msen个样本的预测值y与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。

HPU_FRDHR·2019-04-03 10:20

词信息处理基础（概率论、信息论基础）

文章目录一、概率论基础1.转移概率2.条件概率二、信息论基础1.信息熵2.联合熵3.条件熵4.互信息5.交叉熵三、n元语法模型四、语法模型的性能评价一、概率论基础语言统计中常常会用到概率论知识，常用到的是概率

杨陈菊·2019-04-02 13:11

深度学习基础 - 交叉熵

深度学习基础-交叉熵最大似然估计（maximumlikelihoodestimation）https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/79502213

flyfish1986·2019-03-31 06:37

人工神经网络(ANN)

2.4.前行传播(Forwardpropagation,FP)计算结果2.5.反向传播(Backpropagation,BP)更新权值2.6.全连接神经网络的一次batch训练过程3.损失函数3.1.交叉熵作为损失函数

Leon_winter·2019-03-27 20:59

简单的交叉熵损失函数，

说起交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss」，脑海中立马浮现出它的公式：L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉

gdengden·2019-03-26 14:22

【AI-1000问】softmax loss和交叉熵有什么关系？

文章首发于微信公众号《有三AI》【AI-1000问】softmaxloss和交叉熵有什么关系？往期视频（前往公众号观看）softmaxloss和交叉熵有什么关系？

言有三·2019-03-23 14:12

[算法分析]GAN的数学原理 - 从生成模型到信息熵

文章目录生成模型为什么需要GAN[2]GAN的结构GAN的数学推导过程算法流程GAN的数学基础-散度信息熵交叉熵[9]散度：分布的不相似度[11]参考文献生成模型在概率统计理论中,生成模型是指能够随机生成观测数据的模型

OneLonelyTree·2019-03-21 14:45

交叉熵代价函数详解

大多数人都会对犯错感到不愉快。在我刚学钢琴不久时，我将要在观众面前进行我的第一场表演。我当时很紧张，把一个八度弹奏低了。我卡住了，直到别人指出我的错误后，我才得以继续弹奏。我当时非常尴尬。尽管犯错时很不愉快，但是我们能够从明显的错误中学到东西。你能猜到在我下次弹奏的时候会把这个八度弹对。相反，如果错误很不明显的话，我们的学习速度将会很慢。理想情况下，我们希望神经网络能够快速地从错误中学习。这种想法

凤⭐尘·2019-03-18 23:38

[559]tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,...logits_v2,sparse_softmax_cross_entropy_with_logits异同

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logitstf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits三者的异同1、共同点三者功能都是先计算输入logits的softmax分类，再计算与输入labels之间的交叉熵

周小董·2019-03-13 18:16

过拟合及其对策

有平方差损失函数、交叉熵损失函数，对比

ZingpLiu·2019-03-11 16:00

再谈线性回归与逻辑回归-损失函数

而逻辑回归采用的是交叉熵。均方误差对于线性函数来说，我们使用平方形式的时候，使用了“最小二乘”的思想，就是用平方来度量估计值与真实值的距离，使其达到最小。

IBelieve_bin·2019-03-07 15:07

Python TensorFlow，神经网络，实现简单的单层神经网络

SoftMax公式如下：损失函数--交叉熵损失函数：交叉熵损失函数与信息熵公式类似，表示一种不确定性。交叉熵越小说明结果

houyanhua1·2019-03-07 14:47

tensorflow——常用损失函数

交叉熵损失函数（crossentropy）分类问题中使用比较广的一种损失函数。刻画两个概率分布之间的距离。

cherry1307·2019-03-07 11:37

炼丹笔记一——基于TensorFlow的vgg16的cifar10和100简单探究超参数对训练集收敛情况的影响

TensorFlow的vgg16的cifar10和100超参数试错文章目录炼丹笔记一——基于TensorFlow的vgg16的cifar10和100超参数试错先说数据集：网络结构：源代码：先说结构的问题：关于交叉熵的问题关于动量系数的问题

hehedadaq·2019-03-07 10:31

深度学习相关好的博客分享（持续更新）

交叉熵(cross_entropy的理解作者：史丹利复合田博客地址：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834droupout方法处理过拟合问题的理解作者

Amigo瓜波·2019-03-06 20:12

深度学习中常用损失函数

深度学习中常用损失函数L1损失函数和L2损失函数交叉熵损失函数其他机器学习常见损失函数损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负值函数，通常用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小

Tianlock·2019-03-06 14:04

sklearn中使用MLPRegressor实现回归

fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifier#用于多分类的情况#SciKit-learn库可以创建神经网络#MLP是多层感知器，使用的是前馈神经网络#只支持交叉熵损失

机智帅气的葫芦娃·2019-03-04 08:52

CrossEntropyLoss与NLLLoss的总结

nll_loss(negativeloglikelihoodloss)：最大似然/log似然代价函数CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数。

街道口扛把子·2019-03-03 13:20

二分类问题逻辑回归的损失函数的梯度函数

求得一个梯度向量，即输入当前的向量，得到交叉熵损失函数在这一点的梯度向量：我们知道逻辑回归的模型是：其中，即是一个关于的线性函数，预测的是一个概率。

李威威·2019-02-28 23:17

NLP中模型的一些总结

1.各种交叉熵损失函数的比较：sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=net,labels=y):labels可以是直接的数字标签，会将其做one-hot

NeilGY·2019-02-27 22:50

pytorch学习-torch.nn.BCELoss（）和torch.nn.BCEWithLogitsLoss（）

1.BCELossclasstorch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=True,reduce=True)作用：计算target和output间的二值交叉熵(BinaryCrossEntropy

368chen·2019-02-27 20:10

信息熵，相对熵，交叉熵, 条件熵

当随机分布为均匀分布时，熵最大相对熵：有两个分布p,q，其中p为真实数据分布，q为相似的分布，那么相对熵就是两个分布之间的距离交叉熵：用非真正的数据分布q来进行求解熵（基于原始分布P概率）可见，交叉熵-

Piggy、、·2019-02-26 20:49

kaldi 语音识别 lattice-free MMI声学训练

一般而言我们会先利用交叉熵准则训练一个基准模型，配合使用一个相对较弱的语言模型生成相应的词图(lattice).Lattice里面除了包含与正确识别结果相对应的路径外，还包含与正确路径足够接近的其它路径

qq_14962179·2019-02-25 11:04

机器学习面试问题整理(5) — 正则项&损失函数 &优化

归一化方式交叉熵crossentropy损失函数？0-1分类的交叉熵损失函数的形式0-1分类为什么用交叉熵而不是平方损失？什么情况不用交叉熵？神经网络里面的损失函数有哪些什么情况下一定会发生过拟合？

Lestat.Z.·2019-02-24 10:00

Neural Network-Softmax function-Cross Entropy Cost function的公式推导过程

方程组中的第一个等式表示的是损失函数，该损失函数的交叉熵函数Cross-EntropyCostfunction方程组中的第二个等式表示的是每一个神经元的输出函数，其中在输出层使用SoftMax函数，其他层使用

1 每临大事有静气·2019-02-23 16:44

Tensorflow——关于loss

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,,labels=None,logits=None,name=None)对于给定的logits计算sigmoid的交叉熵

SpareNoEfforts·2019-02-18 22:52

TensorFlow实战资源

函数好的标准（所有样本的loss尽可能小）学习：选择最好的函数3.1网络结构3.2学习目标Loss:计算网络输出与目标间的Loss有以下两种方式:Squareerror：残差平方和Crossentropy：交叉熵

Arrow·2019-02-18 08:39

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