交叉熵第6页

机器学习算法详解3：逻辑回归

目录结构文章目录机器学习算法详解3：逻辑回归1.引子2.sigmoid函数3.原理推导4.交叉熵损失函数推导4.1信息熵4.2KL散度4.3交叉熵推导4.4交叉熵损失函数推导5.为什么选用sigmoid

自学小白菜·2023-09-13 09:36

神经网络 05(损失函数)

损失函数（lossfunction）代价函数（costfunction）目标函数（objectivefunction）误差函数（errorfunction）二、分类任务在深度学习的分类任务中使用最多的是交叉熵损失函数

Darren_pty·2023-09-13 05:25

【深度学习】分类损失函数解析

2.解析二元交叉熵损失（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）：torch.nn.BCELoss()是用于二元分类的损失函

笃℃·2023-09-12 07:56

【面试题】2023知乎暑期实习算法实习生(LLM方向)面经

8.交叉熵损失函数的计算公式和计算过程9.编程题有一个无序的整数数组，从数组中可以任意选择两个不重复的数字，以这两个数字所在的位置，可以建

深度之眼·2023-09-11 20:59

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss

闫阿佳·2023-09-10 10:06

AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘log_softmax‘

在训练时，用交叉熵损失函数要进行softmax计算，其data和label需要满足一定的条件：预测的结果返回的值y要是tensor，不能是numpyarray或者list，所以报错；我的做法是对程序运行调试模式

Good@dz·2023-09-10 09:35

mmseg——报错解决：RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered

Irving.Gao·2023-09-09 19:57

计算机竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2023-09-08 21:15

手撸交叉熵损失函数Cross-entropy loss function

交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）本质上是一种对数似然函数，可用于二分类和多分类任务中。（1）二分类问题中的loss函数（输入数据是so

是Billy呐~·2023-09-08 10:05

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在深度学习中常用的损失函数之一，它适用于分类问题。交叉熵损失函数的作用是衡量预测结果与真实标签之间的差距，从而用于模型的优化。

辉小歌·2023-09-08 10:03

Focal loss 以及 pytorch实现

它是一个动态缩放的交叉熵损失，其中缩放因子随着正确类的置信度的增加衰减到零。因此可以在训练过程中自动降低简单示例的贡献，并快速将模型集中在困难示例上。

升不上三段的大鱼·2023-09-06 14:17

算法_EM算法

基于最大似然估计（交叉熵）的模型，模型中存在隐变量，则用EM（Expectationmaximizationalgorithm）算法做参数估计。

梦游的猫头鹰·2023-09-06 10:18

深度学习笔记

2.代价函数J对w和b的导数：推导过程，误差函数以交叉熵为例：根据链式传播：。由：，，有：，设：，，，推广到所有特征权重

dibowei2069·2023-09-06 08:13

交叉熵、Focal Loss以及其Pytorch实现

交叉熵、FocalLoss以及其Pytorch实现本文参考链接：https://towardsdatascience.com/focal-loss-a-better-alternative-for-cross-entropy

像风一样自由的小周·2023-09-05 10:18

pytorch学习：Focal loss

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熵损失：是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。

BBB7788·2023-09-05 10:46

Dice系数衡量图像分割中的重叠区域

学习目标Dice系数和mIoU是均是语义分割的评价指标，今天这里就着重讲讲Dice系数，顺便提一下DiceLoss，以后有时间区分一下在语义分割中两个常用的损失函数，交叉熵和DiceLoss。

夏天是冰红茶·2023-09-05 05:15

信息熵条件熵交叉熵联合熵相对熵（KL散度）互信息（信息增益）

粗略版快速总结条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)条件熵H(Q∣P)=联合熵H(P,Q)−H(P)信息增益I(P,Q)=H(P)−H(P∣Q)=H(P)+H(Q)−H(P,Q)信息增益I(P,Q)=H(P)−H(P∣Q)=H(P)+H(Q)-H(P,Q)信息增益I(P,Q)=H(P)−H(P∣Q)=H(P)+H(Q)−H(P,Q)，也就是

taoqick·2023-09-04 02:39

Yolo v8 改进损失函数：Focal-loss

Yolov8的损失函数使用的是交叉熵损失函数。但是对于难分类的样本检测效果较差，如垃圾、垃圾桶。FocalLoss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，因此尝试将其引入v8结构。

Phoebee_c·2023-09-03 00:58

【人工智能】—_神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

代价定义文章目录M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义M-P神经元模型激活函数(Activationfunction)神经网络结构举例训练神经网络学习网络参数代价定义均方误差交叉熵

Runjavago·2023-09-02 11:08

【机器学习】推导逻辑回归反向传播

1）定义计算公式2）经过sigmod3）交叉熵损失其中y为已知的真实值，a为预测值，如果预测值越接近真实值，那么对应损失的函数将越接近0。逻辑回归的过

DonngZH·2023-09-01 04:42

【Focal Loss】解决类别不平衡问题，增加对困难样本的挖掘

FocalLoss是在交叉熵损失函数的基础上增加了一个平衡因子α\alphaα和一个聚焦因子γ\gammaγ，分别用来调节不同类别样本的权重以及难分样本和易分样本之间的权重一个样本的交叉熵损失函数如下：

masterleoo·2023-09-01 01:34

MachineLearningWu_17/P78-P83_UsingBiasAndVarianceToDiagnose

我们使用Jtrain来代表训练误差，使用Jcv即交叉熵损失表示验证集误差。

樱木之·2023-08-31 02:47

为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率归一）函数，而是直接加fc层？

随着深度学习框架的发展，为了更好的性能，部分框架选择了在使用交叉熵损失函数时默认加上softmax，这样无论你的输出层是什么，只要用了nn.CrossEntropyLoss就默认加上了softmax。

壹柒伍_·2023-08-31 02:11

二分类问题使用rmse训练会是什么结果

二分类问题更常用的衡量标准是交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）或对数损失（LogLoss）。RMSE是衡量预测值与实际值之间差距的指标，公式为：

飞翔的七彩蜗牛·2023-08-30 21:26

计算机毕设基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

DanCheng-studio·2023-08-30 08:50

前向传播与反向传播涉及到的知识点

2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点4.常见的激活函数a）Sigmoid（）函数图像特点b）Tanh（）函数c）Relu（）函数d）LeakyRelu函数五、损失函数1.均方误差2.自定义3.交叉熵

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录2.4mnist手写数字识别之损失函数精讲(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)概述分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵交叉熵的代码实现概述损失函数是模型优化的目标

aiAIman·2023-08-28 10:59

手写数字识别之损失函数

目录交叉熵手写数字识别之损失函数分类任务的损失函数Softmax函数交叉熵的简单理解：真实分布与非真实分布的交叉，完全对应，熵为0交叉熵的代码实现交叉熵给定一个策略,交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 10:58

TensorFlow二元-多类-多标签分类示例

二元分类简述逻辑回归二元交叉熵二元分类架构案例：逻辑回归预测获胜团队多类分类简述Softmax函数分类交叉熵多类分类架构案例：预测航天飞机散热器位置案例：创建字符识别模型多标签分类案例：构建电影类型标签模型参阅

亚图跨际·2023-08-27 16:20

torch.nn.functional.cross_entropy使用

torch.nn.functional.cross_entropy使用介绍计算过程示例代码：介绍F.cross_entropy是用于计算交叉熵损失函数的函数。它的输出是一个表示给定输入的损失值的张量。

lqjun0827·2023-08-26 16:13

YOLOX损失函数

它使用的是二元交叉熵损失（BCEWithLogitsLoss）。reg:这代表边界框回归（boundingboxregression）。对应的损失是Io

begin_With_The_End·2023-08-26 11:16

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLLloss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh

noobiee·2023-08-26 11:41

交叉熵损失理解（代码对比版）

importtorchfromtorch.nn.functionalimportcross_entropyimportnumpyasnpimportrandomdeffix_random_seed(seed):#设置seed保证每次初始化相同np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudn

一如年少模样丶·2023-08-26 08:59

损失函数介绍

交叉熵损失CrossEntropyLoss第一个参数weight，各类别的loss设置权值，如果类别不均衡的时候这个参数很有必要了，加了之后损失函数变成这样：第二个参数ignore_index,这个是表示某个类别不去计算

深浅卡布星·2023-08-26 00:13

机器学习之损失函数

以下是一些常见的深度学习任务和相应的常用损失函数：分类任务：交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）：用于二分类和多类别分类任务，包括二元交叉熵（BinaryCross-Entropy）和多元交叉熵

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:44

交叉熵损失公式与手动计算

1、交叉熵损失函数交叉熵的公式有多种形式，一般写作loss=−1n∑j=1nyjlnaj（∗∗）loss=-\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}y_jlna_j（**）loss=−n1j=

Bingoyear·2023-08-25 07:43

什么是算法评价指标

在我们建立一个学习算法时，或者说训练一个模型时，我们总是希望最大化某一个给定的评价指标（比如说准确度Acc），但算法在学习过程中又会尝试优化某一个损失函数（比如说均方差MSE或者交叉熵Cross-entropy

ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 13:19

交叉熵、KL散度和极大似然

https://www.zhihu.com/question/65288314https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/10524720.htmlA和B的KL散度=A和B的交叉熵

7ccc099f4608·2023-08-24 01:44

深度学习基础

代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数6.1激活函数-Sigmoid6.2激活函数-tanh6.3激活函数-Relu6.4激活函数-Softmax7.损失函数7.1损失函数-均方差7.2损失函数-交叉熵

@kc++·2023-08-23 20:10

交叉熵

以下为相对熵的公式，其中n表示类别3.交叉熵交叉熵适用于逻辑分类问题将相对熵变形可得到前一部分是p的熵，后一部分是交叉熵

YPY_93a9·2023-08-23 13:45

和李沐大神一起动手学深度学习笔记2——Softmax 回归

Softmax回归Softmax回归是一个多类分类模型，使用Softmax操作子可以得到每个类的预测置信度(概率)，使用交叉熵来衡量预测和标号的区别。

a_Janm·2023-08-22 02:27

熵，交叉熵及相对熵

信息的表示如何来确定信息的量级呢，我们可以考虑，如果一个情况，明天的天气有50%概率下雨，50%的概率晴天，那么该事件多少信息量呢。bit一个bit，即要么为0，要么为1，上述事件要么是下雨1，要么是晴天0，即我用1个bit就能表示该事件，进一步来考虑一个问题，25%概率晴，25%概率多云，25%概率阴，25%概率下雨，这个时候信息量是多少呢，利用编码，我们可以把4中情况分别编码成00，01，10

winterfallding·2023-08-21 04:25

神经网络适用于分类问题的最后一层-Softmax和交叉熵损失介绍及梯度推导

前言传统机器学习中两大经典任务就是回归与分类。分类在深度学习中也很常见，令我印象最深的是图像分类。当然，在NLP中，分类也无处不在。从RNN与其变体，到Transformer、Bert等预训练模型，只要涉及到在词表中挑选单词，就可以使用分类任务的思路来解决。在深度学习模型中，区分回归还是分类，往往只需要看最后一层的激活函数以及损失函数。这里有一个定式：凡是采用Softmax+CrossEntrop

宇日辰·2023-08-18 12:46

机器学习与模式识别3（线性回归与逻辑回归）

逻辑回归主要功能是区分数据，找到决策边界，常用交叉熵。二、线性回归与逻辑回归的实现1.线性回归利用回归方程对一个或多个特征值和目标值之间的关系进行建模的一种分析方式，应用于房价预测等。

学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:09

神经网络基础-神经网络补充概念-23-神经网络的梯度下降法

常见的损失函数包括均方误差（MeanSquaredError）和交叉熵（Cross-Entropy）等。2初始化参数：在训练之前，需

丰。。·2023-08-17 07:26

神经网络基础-神经网络补充概念-14-逻辑回归中损失函数的解释

理解在逻辑回归中，常用的损失函数是对数似然损失（Log-LikelihoodLoss），也称为交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。它在分类问题中非常常见，特别适用于二分类问题。

丰。。·2023-08-16 08:27

神经网络基础-神经网络补充概念-03-逻辑回归损失函数

概念逻辑回归使用的损失函数通常是"对数损失"（也称为"交叉熵损失"）或"逻辑损失"。

丰。。·2023-08-16 07:48

【深度学习所有损失函数】在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现（1/2）

二、内容提要我们本文所谈的代价函数如下所列：均方误差（MSE）损失二进制交叉熵损失加权二进制交叉熵损失分类交叉熵损失稀疏分类交叉熵损失骰子损失吉隆坡背离损失平均绝对误差（MAE）/L1损耗胡贝尔损失在下文

无水先生·2023-08-16 06:28

【图像分类】理论篇（3）交叉熵损失函数的理解与代码实现

理论公式计算实例图像分类实例：我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别:猫、狗、猪。假设我们当前有两个模型（参数不同)，这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值:模型1：预测值真实值是否正确0.30.30.4001（猪）√0.30.40.3010（狗）√0.10.20.7100（猫）×对于样本1和样本2以非常微弱的优势判断

TechMasterPlus·2023-08-15 17:03

交叉熵和torch.nn.CrossEntropyLoss() 学习笔记

文章目录前言一、什么是交叉熵？

稚晖君的小弟·2023-08-15 07:53

推荐频道

交叉熵