交叉熵

神经网络与深度学习笔记（三）

第三章改进神经网络的学习方法3.1交叉熵代价函数理想的情况：我们希望神经网络可以从错误中快速地学习。
Jayxbx·2018-07-07 22:33

一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉

作者|田思洋（北京科技大学在读博士生，主要研究方向图像识别，表面检测）▌关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（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
AI科技大本营·2018-07-02 18:36

对信息量，熵，相对熵，交叉熵的理解

这篇文章写得很好：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834下面自己做个总结。假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为C,概率分布函数p(x)=Pr(X=x),x∈C,则定义事件X=xi的信息量为：上式有两个含义:1、当事件发生前，表示该事件发生的不确定性；2、当事件发生后，标是该事件所提供的信息量信息量的单位取决于对数所取的底，若
西之可乐·2018-07-01 22:15

深度神经网络之损失函数和激活函数

前面我们已经学习过平方损失函数，对数损失函数、交叉熵损失函数等不同形式的损
谓之小一·2018-06-30 18:16

损失函数loss大大总结

分类任务loss:二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy：TensorFlow接口：tf.losses.sigmoid_cross_entropy(multi_class_labels
watersink·2018-06-23 23:44

对数损失函数(Logarithmic Loss Function)的原理和 Python 实现

原理对数损失,即对数似然损失(Log-likelihoodLoss),也称逻辑斯谛回归损失(LogisticLoss)或交叉熵损失(cross-entropyLoss),是在概率估计上定义的.它常用于(
klchang·2018-06-23 18:00

学习TensorFlow(2)

学习内容包括：1.Softmax多分类公式2.Lossfunction损失函数(似然函数与交叉熵)3.一个简单的Softmax分类例子4.手写数字识别Softmax分类例子5.神经网络手写数字识别Softmax
布口袋_天晴了·2018-06-21 21:54

信息论 -- 熵与互信息

这篇文章主要讲：熵,联合熵(jointentropy),条件熵(conditionalentropy),相对熵(relativeentropy,KL距离),互信息(mutualinformation),交叉熵
YUKI_BEAR·2018-06-19 10:07

简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？

原文链接：https://juejin.im/post/5b28bd26f265da59bb0cc8f6红色石头的个人网站：redstonewill.com说起交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss
weixin_33738578·2018-06-19 08:31

基于强化学习的序列生成

在机器翻译、自动摘要、图像字母等序列生成问题中，训练通常优化的目标是整个序列生成的负log似然值即交叉熵损失函数，即最大化在给定前面的序列真值标记下一个时刻取真值标记的概率（称为Teacher-Forcing
theoqian·2018-06-17 10:04

TensorFlow学习5：神经网络优化

常用的损失函数有均方误差，自定义和交叉熵等。代码示例1预测酸奶日销售量y，x1和x2为影响日销售量的
崔业康·2018-06-14 15:37

KL散度、JS散度以及交叉熵对比

KL散度、JS散度和交叉熵三者都是用来衡量两个概率分布之间的差异性的指标。不同之处在于它们的数学表达。对于概率分布P(x)和Q(x)1）KL散度（Kullback–Leiblerdive
敲代码的quant·2018-06-07 21:10

Center-Loss

这篇论文中，作者提出了一种新的辅助损失函数(centerloss)，结合softmax交叉熵损失函数，在不同数据及上提高了识别准确率。
wxb_blog·2018-06-07 08:52

tensorflow-深度学习之损失函数总结

本篇文章介绍一下tensorflow中必须要掌握的基础知识点,就是损失函数,因为最终训练迭代优化就是损失函数,那么总体来说它可以分为两大类:1以回归为主：MSE-均方根误差2以分类为主：SOFTMAX-交叉熵
贾红平·2018-06-06 16:30

softmax交叉熵损失函数及其求导

一般情况下，在神经网络中，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下，如果一个样本属于k，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果，交叉
煮茗得鱼·2018-06-05 22:33

TensorFlow入门：损失函数

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None)sigmoid_cross_entropy_with_logits是TensorFlow最早实现的交叉熵算法
M_Z_G_Y·2018-06-05 16:23

吴恩达深度学习(一)-第三周：Planar data classification with one hidden layer

Youwilllearnhowto:用一个隐藏层的神经网络实现二分类在神经元上使用非线性激活函数,suchastanh计算交叉熵代价函数实现正向传播和反向传播1-PackagesLet’sfirstimportallthepackagesth
Cowry5·2018-06-04 17:45

softmax相关概念

前言：很早在神经网络那里知识的时候知道，在多分类任务中，最后一层全连接层会用softmax层处理输出的y值，将输出变成一个概率分布，又说道在这里用交叉熵作为代价函数，,,,,，总之，就是概念混乱导致的一头雾水
akenseren·2018-06-02 16:27

深度学习框架Tensorflow学习笔记(二)

交叉熵权值和偏置值的调整与无关，另外，梯度公式中的表示输出值与实际值的误差。所以当误差越大时，梯度就越大，参数w和b的调整就越快，训练的速度也就越快。
黑洲非人lyf·2018-05-27 20:44

常用损失函数小结

一、摘要本文主要总结一下常见的损失函数，包括：MSE均方误差损失函数、SVM合页损失函数、CrossEntropy交叉熵损失函数、目标检测中常用的SmoothL1损失函数。
视觉一只白·2018-05-27 11:58

白话 交叉熵,相对熵

阅读更多什么是熵已经有了很多地方有过解释,在此本文只解释什么是交叉熵,相对熵.这2个概念也十分容易记混.看了多方资料后,突然有了醍醐灌顶的感觉,特来分享.交叉熵:官方解释:用P来表示Q分布,Q分布对应的平均编码长度
flyfoxs·2018-05-25 21:00

Deep Learning using Linear Support Vector Machines的简单实现

DeepLearningusingLinearSupportVectorMachines这篇论文主要用SVM分类器替代了softmax分类器，并用合页损失替代了交叉熵损失，具体定义如下：代码:#Copyright2017AbienFredAgarap
Bill_zhang5·2018-05-24 11:18

机器学习值softmax

softmax这个函数用于多分类任务，在我们使用中经常和交叉熵联合起来，至于交叉熵计算loss，以后看到了会写，先放图softmax函数图形如下没图这个函数不同于sigmoid函数，函数图形不好画放公式这个这个公式看上去可能有复杂
truezero·2018-05-21 14:46

信息熵、交叉熵公式的理解

一信息熵的意义：代表信息量(不确定度)的大小。变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。二信息熵的公式定义：H(X)=E[log2P(X)−1]=∑iP(xi)∗log2P(xi)−1H(X)=E[log2P(X)−1]=∑iP(xi)∗log2P(xi)−1三信息熵的公式理解：1为什么熵(信息量/不确定度)要定义成关于随机变量的函数？以最简单的单符号信源为例，对于符号的一
promisejia·2018-05-14 15:11

BP神经网络小结

下面给出逻辑回归的简单推导过程：公式中已经默认Z=WX+b，损失函数使用交叉熵损失函数修正：W导数中的X应该增加转置上面推导假设一次训练一个样本，如果训练多个样本，最后公式略有不同。
gadwgdsk·2018-05-13 17:17

一个例子读懂深度学习中的交叉熵

前面来源于知乎，后面分析来源于自己作者：CyberRep链接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/195901726来源：知乎题目1：爸爸拿来一个箱子，跟小明说：里面有橙、紫、蓝及青四种颜色的小球任意个，各颜色小球的占比不清楚，现在我从中拿出一个小球，你猜我手中的小球是什么颜色？为了使被罚时间最短，小明发挥出最强王者的智商，瞬间就想到了以最
冯爽朗·2018-05-04 20:30

Pytorch - Cross Entropy Loss

Pytorch-CrossEntropyLossPytorch提供的交叉熵相关的函数有:torch.nn.CrossEntropyLosstorch.nn.KLDivLosstorch.nn.BCELosstorch.nn.BCEWithLogitsLosstorch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss1
AIHGF·2018-05-04 15:37

学习笔记8：常用损失函数之交叉熵（Cross Entropy）

1.信息量假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为XX，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈Xp(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=x0X=x0的信息量为：I(x0)=−log(p(x0))I(x0)=−log(p(x0))可以理解为，一个事件发生的概率越大，则它所携带的信息量就越小，而当p(x0)=1时，熵将等于0，也就是说该事件的发生不会导致任何信息量的增加。2.熵的概念对
Softdiamonds·2018-05-03 11:38

softmax算法与损失函数的综合应用

（2）观察交叉熵：将步骤（1）中的两个值分别进行.softmax_cross_entropy_with_logits，观察他们的区别。
cakincqm·2018-04-29 08:13

CNN笔记(4)--目标函数

9.目标函数（损失函数，代价函数）9.1分类任务的目标函数9.1.1交叉熵损失函数（crossentropy）(SoftMax)Lcrossentropyloss=Lsoftmax_loss=−1N∑i
Codename-NC·2018-04-27 00:34

TensorFlow损失函数专题详解

一、分类问题损失函数――交叉熵（crossentropy）交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。
marsjhao·2018-04-26 10:23

熵、交叉熵、KL散度、损失函数

信息量一个事件x的信息量是：I(x)=−log(p(x))I(x)=−log(p(x))解读：如果一个事件发生的概率越大，那么信息量就越小。如果是1，也就是100%发生，那么信息量为0。熵就是对信息量求期望值。H(X)=E[I(x)]=−∑x∈Xp(x)logp(x)H(X)=E[I(x)]=−∑x∈Xp(x)log⁡p(x)举例：如果10次考试9次不及格，一次及格。假设事件为xAxA代表及格事件
iterate7·2018-04-25 16:18

2018-04-22 开胃学习数学系列 - 交叉熵

简单说说交叉熵。前一篇简要提及了纯粹的信息熵。但是很多时候我们没有准确的真实分布，我们可能有个非真实的分布。
Kaiweio·2018-04-24 01:34

机器学习中的各种损失函数（Hinge loss，交叉熵，softmax）

机器学习中的各种损失函数SVMmulticlassloss（Hingeloss）这是一个合页函数，也叫Hingefunction，loss函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里，多分类的SVM，我们的损失函数的含义是这样的：对于当前的一组分数，对应于不同的类别，我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高，并且最好要高出一个margin，这样才是安全的。反映在这个函数中，就是
江户川柯壮·2018-04-23 16:57

机器学习的损失函数 loss function

L=∑i=0n−1ℓ(yi,yi^)L=∑i=0n−1ℓ(yi,yi^)1.常见的损失函数1)交叉熵(crossentropy)：如在逻辑回归LR。
obitolyz·2018-04-23 10:34

Tensorflow学习二：神经网络用于分类和回归的损失函数

交叉熵：通过神经网络解决多分类的方法是设置n个输出节点，n代表类别数。对于每一个样例，神经网络会得到一个n维数组做为输出结果。数组中的每一个维度代表对应的类别。
xckkcxxck·2018-04-21 16:24

tensorflow中交叉熵的计算

tf中用于计算交叉熵的主要是下面两个函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,dim
昌山小屋·2018-04-16 15:02

tensorflow中交叉熵的计算

tf中用于计算交叉熵的主要是下面两个函数：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,dim
昌山小屋·2018-04-16 15:02

Softmax函数交叉熵及其求导

简介SoftmaxSoftmaxSoftmax函数SoftmaxSoftmaxSoftmax函数在神经网络分类是十分常用的函数，如下所示，在神经元outputlayer中，可以输出一个R4R^{4}R4维度的向量，来进行分类，例如输出层为向量O=[0.2,0.1,0.4,0.3]O=[0.2,0.1,0.4,0.3]O=[0.2,0.1,0.4,0.3],可根据向量中元素大小（元素之和为1）来判断
Hansry·2018-04-14 23:08

几种分割loss

12d交叉熵（mutilclass分割）定义defcross_entropy2d(input,target,weight=None,size_average=True):#input:(n,c,h,w)
HxShine·2018-04-13 15:40

tensorflow中sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()与softmax_cross_entropy_with_logits()的区别

有时候复制别人的代码，会出现这样的错误:InvalidArgumentError(seeabovefortraceback):logitsandlabelsmustbesamesize这有可能是在定义交叉熵的时候
成长的羊·2018-04-12 17:57

统计自然语言处理书籍阅读心得四

1:困惑度：我们通常用困惑度（perplexity）来代替交叉熵衡量语言模型的好坏。同样，语言模型设计的任务就是寻找困惑度最小的模型，使其最接近真实语言的情况。
Mr_wuliboy·2018-04-11 14:50

pytorch中交叉熵

关于pytorch中交叉熵的使用，pytorch的交叉熵是其lossfunction的一种且包含了softmax的过程。pytorch中交叉熵函数是nn.CrossEntropyLoss()。
geter_CS·2018-04-08 20:05

深度学习: 分类 目标函数 (交叉熵误差(CE) -> 焦点误差(FL))

CE交叉熵误差(Cross-entropyError，CE)：CE(y^)=−1n∑k=1n[I{y=y′}log(pt)]CE(y^)=−1n∑k=1n[I{y=y′}log⁡(pt)]Note：nn
JNingWei·2018-04-07 17:44

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。
磐创 AI·2018-04-07 15:38

交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导

转载自https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/52017438前言交叉熵损失函数交叉熵损失函数的求导前言说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵
CangHaier·2018-04-06 20:36

人工智能（1）用tensorflow识别MNIST手写数字数据集

基于TensorFlow的MNIST数据集识别实验1.Softmax逻辑回归算法l模型公式：pred=softmax(W·x+b)l损失函数：交叉熵模型中softmax函数将evidence=W·x+b
fuguanqi95·2018-04-06 19:22

详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵

目录信息熵条件熵相对熵交叉熵总结1、信息熵(informationentropy)熵(entropy)这一词最初来源于热力学。
遍地胡说·2018-04-05 12:00

2018-04-04

20171015161454574-1621381178.png1、熵1）信息熵是随机变量或整个系统的不确定性度量，熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大2）公式image是邓丽君两地分居2、条件熵3、联合熵4、交叉熵
Relieved88·2018-04-04 17:53

深入析构 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function） 优化器

信息论交叉熵代价函数（Cross-entropycostfunction）的数学意义：数学意义：用于度量两个概率分布间的差异信息，与二次代价函数比较：二次代价函数不考虑概率性，在几何上的解释：二次闵可夫斯基距离
kennyadelaide·2018-04-04 10:52
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