交叉熵第55页

论文阅读笔记《Ranking Sentences for Extractive Summarization with Reinforcement Learning》

文章目录0摘要1介绍2通过句子排序进行自动摘要2.1句子编码器(sentenceencoder)2.2文档编码器(documentencoder)2.3句子抽取器(sentenceextractor)3交叉熵损失的陷阱

0x落尘·2019-02-15 00:30

深度学习损失函数：交叉熵cross entropy与focal loss

前面本文主要做两件事情：1.交叉熵原理2.引出focalloss原理其中，交叉熵这里：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834这篇博文写的很详细

一江明澈的水·2019-02-13 18:09

交叉熵和 softmax 公式及 python 实现

交叉熵损失函数：实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。

Xu Liu·2019-02-07 12:58

softmax cross entropy loss 与 sigmoid cross entropy loss的区别

要了解两者的区别，当然要先知道什么是softmax,sigmoid,和crossentropy(交叉熵)了：1、softmax:图片来源：李宏毅机器学习课程sotfmax其实很简单，就是输入通过一个函数映射到

爱因斯坦爱思考·2019-02-06 23:55

简单理解信息熵，交叉熵，相对熵的概念（未完待续...）

知友CyberRep：如何通俗的解释交叉熵与相对熵?

spectre_hola·2019-02-03 18:58

理解熵和交叉熵

作者简介：SIGAI人工智能平台PDF下载地址：http://www.tensorinfinity.com/paper_98.html熵、交叉熵是机器学习中常用的概念，也是信息论中的重要概念。

SIGAI_csdn·2019-01-19 16:27

信息熵、交叉熵与KL散度

信息量在信息论与编码中，信息量，也叫自信息（self-information），是指一个事件所能够带来信息的多少。一般地，这个事件发生的概率越小，其带来的信息量越大。从编码的角度来看，这个事件发生的概率越大，其编码长度越小，这个事件发生的概率越小，其编码长度就越大。但是编码长度小也是代价的，比如字母’a’用数字‘0’来表示时，为了避免歧义，就不能有其他任何以‘0’开头的编码了。因此，信息量定义如下

Thomas_He666·2019-01-18 11:01

softmax+交叉熵

1softmax函数softmax函数的定义为$$softmax(x)=\frac{e^{x_i}}{\sum_je^{x_j}}\tag{1}$$softmax函数的特点有函数值在[0-1]的范围之内所有$softmax(x_i)$相加的总和为1面对一个分类问题，能将输出的$y_i$转换成[0-1]的概率，选择最大概率的$y_i$作为分类结果[1]。这里需要提及一个有些类似的sigmoid函数，

啊顺·2019-01-15 15:00

从香农信息量、信息熵和交叉熵到GANs中的KL散度和JS散度

【时间】2019.01.14【题目】从香农信息量、信息熵和交叉熵到GANs中的KL散度和JS散度概述本文转载自生成对抗网络（GANs）系列文章之一：KL散度和JS散度，侵权删。

C小C·2019-01-14 19:18

keras笔记——model.compile()函数

optimizer=Adam(lr=1e-4),loss=’binary_crossentropy’,metrics=[‘accuracy’])optimizer：优化器，如Adamloss：计算损失，这里用的是交叉熵损失

纶巾·2019-01-13 10:04

深度学习2

文章目录神经网络学习损失函数均方误差交叉熵误差mini-batch学习数值微分导数公式数值微分举例神经网络学习机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据。训练数据也称为监督数据。

kobeboa·2019-01-11 10:32

【Focal Loss】简单理解及 Pytorch 代码 Focal Loss for Dense Object Detection

一、首先回顾下“交叉熵lossCrossEntropyLoss”CE(Pi)=-log(Pi)二、一般地说，我们数据集会存在类别不平衡问题，很多人会在loss上对应不同类别设置不同系数loss就变成了上面的样子三

Hi_AI·2019-01-10 17:25

Tensorflow 神经网络 MNIST

mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test），图片长宽为28*28，数据集中的图片如下图所示：MNIST图片识别流程：先读取MNIST数据集，再随机给出权重和偏置，计算平均交叉熵损失

快没有电了·2019-01-10 13:30

Tensorflow——MNIST手写数字数据集识别分类，准确率达到98%以上的方法实验

将学习率设置为变量（每迭代一次，按公式减小学习率，目的为了使得收敛速度更快）；将Dropout算法引入，但是并不使用它（keep_prob设置为1.0），只为了说明此项也是可以更改的，对准确率都一定的影响；使用交叉熵

鬼 | 刀·2019-01-10 11:49

（转）交叉熵损失函数的推导过程与直观理解

【时间】2019.01.09【题目】（转）交叉熵损失函数的推导过程与直观理解【转载链接】简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？

C小C·2019-01-09 19:59

[交叉熵损失和accuracy关系] 验证集上val-loss先降低再增加，而val-accuracy一直在增加

在上一篇博文（[歌词生成]基于LSTM语言模型和seq2seq序列模型：数据爬取、模型思想、网络搭建、歌词生成）中，seq2seq训练之后，我们发现其在训练集合验证集上loss和accuracy变化如下：我们首先来回顾一下过拟合的基本表现：训练集loss不断降低，但是测试集的loss开始不断增加。再来看我们这个情况，看右边2个loss的图，在第15个epoch之前，训练集上的loss不断降低，验证

nana-li·2019-01-09 15:11

深度学习中，必须要懂的4个信息论的概念

LoveChris_LL·2019-01-06 17:03

目标函数（损失函数，代价函数）

一、分类任务目标函数（1）普通分类函数交叉熵损失函数合页损失函数坡道损失函数——非凸损失函数，也常被称为“鲁棒损失函数”特点：抗噪这类损失函数的共同特点是在分类(回归)误差较大区域进行了“

一只叫不二的龙猫·2019-01-06 11:17

tensorflow sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()函数

函数：tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=x,labels=y)作用：计算logits和labels之间的稀疏softmax交叉熵

TedSmile·2019-01-04 10:02

解决pytorch报错：'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'

numpy.ndarray'objecthasnoattribute'log_softmax'经查找，交叉熵中要进行softmax计算，data和label需要满足一定的条件：1.预测的结果返回的值

学EE的粒粒·2018-12-26 10:46

CS224D 课程学习笔记 L04

Lecture4.WordWindowClassification我们在上节课快结束的时候提到了窗口分类，Lecture3这节课更详细的介绍了常用分类的背景、窗口分类、更新词向量以实现分类，交叉熵推导经验等

蜡笔大龙猫·2018-12-24 19:18

cross_entropy = -tf.reduce_mean( y_* tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))#交叉熵含义

转载：https://blog.csdn.net/weixin_38195506/article/details/75302445神经网络模型的效果以及优化目标是通过损失函数（lossfunction）来定义的。分类问题和回归问题有很多经典的损失函数。分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义好的类别中。再这种问题下，需要将样本二分类（多分类）。手写字体识

qq_1410888563·2018-12-15 23:49

几种分割loss

转自：https://blog.csdn.net/qq_16949707/article/details/7992995112d交叉熵（mutilclass分割）定义defcross_entropy2d

别说话写代码·2018-12-14 17:17

二分类问题（泰坦尼克号获救预测）

Software:PyCharm'''泰坦尼克号预测(线性回归二分类)1.pandas数据处理2.numpy数据作为tensorflow的输入3.在线性回归的基础上增加sigmoid函数实现二分类4.交叉熵

葡萄皮Apple·2018-12-14 11:34

深入理解机器学习中的各种熵和信息：信息量，熵，交叉熵，相对熵，条件熵，互信息等。

对机器学习了解的读者肯定经常听到以下名词：信息量，熵，交叉熵，相对熵，条件熵，互信息等。很多人对这些大同小异的名词很容易产生迷惑，它们之间究竟有什么关系？

anshuai_aw1·2018-12-14 10:50

【深度学习】Softmax回归（一）概念和原理

文章目录概述SoftmaxSoftmox回归模型矢量形式Softmax运算交叉熵损失函数真实标签的变换平方损失函数交叉熵损失函数概述在前面的三篇文章中：【深度学习】线性回归（一）原理及python从0开始实现

Beb1997·2018-12-12 17:56

DL笔记：深入理解softmax交叉熵损失函数反向传播求导过程分析

目录一、softmax函数二、损失函数lossfunction三、最后的准备工作四、具体的推导过程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。一、softmax函数softmax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

炊烟袅袅岁月情·2018-12-12 12:36

tensorflow 笔记(3):神经网络优化

NN层数和NN参数的个数表示.层数=隐藏层的层数+1个输出层总参数=总W+总b损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距NN优化目标:loss最小,常见的损失函数：均方误差(MSE),交叉熵损失函数

Jaykie_·2018-12-11 00:48

pytorch损失函数之nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()

nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数用于多分类问题虽然说的是交叉熵，但是和我理解的交叉熵不一样。

geter_CS·2018-12-06 15:21

深度学习的数学基础汇总

一、损失函数(*)系统学习深度学习（八）--损失函数0-1损失函数平方损失函数交叉熵损失函数当然，还有16年出的center-loss二、激活函数(*)深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数sigmodtanhreluleaky-reluelumaxoutReLU

chenyuping666·2018-12-05 16:11

各种 loss 的了解 (binary/categorical crossentropy)

1.binary_crossentropy交叉熵损失函数，一般用于二分类：这个是针对概率之间的损失函数，你会发现只有yi和ŷi是相等时，loss才为0，否则loss就是为一个正数。

koreyoshichen·2018-12-05 11:52

医学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(深度方向的像素向量)与我们的热编码目标向量进行比较。

Biyoner·2018-12-03 17:44

通俗理解信息熵、交叉熵和相对熵

通俗理解信息熵、交叉熵和相对熵（一）觉得这两篇博客讲的还不错，本文只进行了简单的总结。

20%橙小鱼·2018-12-03 17:43

pytorch损失函数之nn.BCELoss()（为什么用交叉熵作为损失函数）

关于熵、KL散度、交叉熵的讲解在这一篇文章中一个二项分布，随机变量只有两种可能值，所以是一个二分类。

geter_CS·2018-12-03 17:16

tensorflow自定义梯度 RegisterGradient gradient_override_map

backpropagation)算法详解，tensorflow可以自动计算网络结构的梯度，但是我们需要首先确保模型的梯度是能够正确学习的，而不是ill-posed的，比如说将softmax-loss里面的交叉熵换成一般的

Flyingzhan·2018-12-02 15:31

Softmax求导及多元交叉熵损失梯度推导

假设n为特征个数，K为目标分类个数，则：对于一个n×1n\times1n×1输入样本向量x=(x1,⋯ ,xi,⋯ ,xn)Tx=(x_1,\cdots,x_i,\cdots,x_n)^Tx=(x1,⋯,xi,⋯,xn)T一个K×nK\timesnK×n的权重矩阵W（每行对应一个类）以及一个K×1K\times1K×1的偏置向量b令z=Wx+bz=Wx+bz

chansonzhang·2018-12-01 15:26

二元交叉熵损失梯度推导

二元交叉熵损失（logistic损失）定义如下：Llogistic(y^,y)=−ylogy^−(1−y)log(1−y^)L_{\text{logistic}}(\hat{y},y)=-ylog\hat

chansonzhang·2018-12-01 15:20

梯度消失问题的出现和解决

1.使用二次代价函数引起梯度消失的原因二次代价函数2.交叉熵代价函数什么是交叉熵代价函数交叉熵代价函数解决梯度消失问题的原理image.png梯度消失的解决.png3.总结这是对自己第一次接触到梯度消失问题的总结

d93c0d3b5051·2018-11-30 16:22

《深度学习之Tensorflow》学习笔记四

一些损失函数之间的比较#交叉熵实验importtensorflowastfimportnumpyasnp#labels=[[0,0,1],[0,1,0]]#logits=[[2,0.5,6],[0.1,0,3

COST_97·2018-11-29 16:54

最小二乘法、最大似然估计、交叉熵、贝叶斯

备注：对这些的理解主要是在机器学习领域什么是最小二乘法？自己理解的最小二乘法就是各项差值的平方和，(a-x)²+(b-x)²+(c-x)²......，具体可以看下这个资料，介绍的很详细那问题来了，这个和MSE有什么区别？只是一个是平方和，一个是平方和的平均吗？？我看有的同学说，MSE是加权的最小二乘法。什么是最大似然估计？我们以最经典的抛硬币为例，一般情况是这样，我们知道了硬币出现正反面的概率都

hbdongfeng·2018-11-29 14:44

强化学习 8: approximate reinforcement learning

上次提到一个问题，就是如何有效的将交叉熵算法用于很大的数据量的问题上。

Alice熹爱学习·2018-11-23 21:27

强化学习第7课：交叉熵方法的一些局限性

上次介绍的交叉熵方法，交叉熵方法虽然非常有效，但是也有一些缺点。例如，如果你只尝试100次的话，那么可能会有一些稀少的情况，在这100次中只出现那么一两次。

Alice熹爱学习·2018-11-23 20:25

深度学习基础--loss与激活函数--sigmiod与softmax；对数损失函数与交叉熵代价函数

sigmiod与softmax sigmiod就是逻辑回归（解决二分类问题）；softmax是多分类问题的逻辑回归虽然逻辑回归能够用于分类，不过其本质还是线性回归。它仅在线性回归的基础上，在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数（非线性）映射，即先把特征线性求和，然后使用sigmoid函数来预测。sigmoid函数当sigmoid函数作为神经元的激活函数时，有两种较好的损失函数选

whitenightwu·2018-11-16 10:42

Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现多标签softmax+cross-entropy交叉熵损失函数及其反向传播.相关原理和详细解释,请参考文章:多标签softmax+cross-entropy

BrightLampCsdn·2018-11-14 21:14

对CNN网络的计算流程的简单梳理

一、对多分类函数tf.nn.softmax()与交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()的认识这俩函数看着就有关系，前缀都是tf.nn.softmax

沙河边の搬砖工·2018-11-14 10:24

pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy

对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数在讲解函数之前，提前说一下：所有的loss的基类是Module，所以使用loss的方法是：#1.创建损失函数对象,并指定返回结果，默认为

墨氲·2018-11-13 22:05

Python和PyTorch对比实现cross-entropy交叉熵损失函数及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现cross-entropy交叉熵损失函数及其反向传播.相关原理和详细解释,请参考文章:通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数系列文章索引:

BrightLampCsdn·2018-11-13 16:10

信息论-熵

信息论-熵1.熵（Entropy）2.交叉熵（Cross-Entropy）3.KL散度(KLdivergence)3.1KL散度、交叉熵与机器学习3.2KL散度的非负性4.联合熵、条件熵5.互信息（MutualInformation

doingoogle·2018-11-11 11:25

LSGAN (Least Squares Generative Adversarial Networks)

pdfＧithub:https://github.com/Hansry/PyTorch-GAN1.前言传统GAN出现的问题:传统GAN,将Discriminator当作分类器，最后一层使用Sigmoid函数，使用交叉熵函数作为代价函数

Hansry·2018-11-08 18:04

交叉熵和损失函数的理解

在拟合sinx时使用的是损失函数进行拟合的，而在分类任务中使用的则是交叉熵函数。我认为损失函数和交叉熵函数的差别在与他们的输出值与实际结果的比较的衡量标准不同。

独灵墨·2018-11-08 15:49

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