交叉熵第61页

【tensorflow学习】使用tensorboard实现数据可视化（window10）

1.创建summaryop第一步是标记想要记录的节点.常用的summary操作有tf.summary.scalar和tf.summary.histogram．比如你想要记录交叉熵：tf.summary.scalar

u012223913·2017-05-24 16:00

TensorFlow损失函数专题

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·2017-05-22 21:59

TensorFlow的reduce_sum()函数

#交叉熵评估代价cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices=[1]))..

Maples丶丶·2017-05-20 09:53

Softmax函数与交叉熵

Softmax函数背景与定义导数softmax的计算与数值稳定性Lossfunction对数似然函数交叉熵Lossfunction求导TensorFlow方法1手动实现不建议使用方法2使用tfnnsoftmax_cross_entropy_with_logits

behamcheung·2017-05-13 23:00

python神经网络实现

前言最近实习单位在搞电网数据的清洗程序改写，用到了稀疏编码器，关于稀疏编码器的原理部分，可以参见下面的文档，这里可以这么简单理解：就是通过对代价函数设置交叉熵等误差项，使得输出层和输入层是基本一致的。

sooner高·2017-05-10 08:21

基于keras的深度学习（1）（转）

softmax示意图softmax示意图softmax输出层示意图2.损失函数交叉熵（cross-entropy）就是神经网络中常用的损失函数。对于

gjq246·2017-05-09 16:58

（译）神经网络基础（2）：Softmax 分类函数

Softmax分类函数本例子包括以下内容:*softmax函数*交叉熵（Cross-entropy）损失函数在上一个例子中，我们介绍了如何利用logistic函数来处理二分类问题。

永永夜·2017-05-05 16:58

【机器学习】信息量，信息熵，交叉熵，KL散度和互信息（信息增益）

哈乐笑·2017-04-12 15:34

tensorflow cross_entropy 四种交叉熵计算函数

Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy以下交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，因为它在函数内部进行了sigmoid或softmax操作tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

清舞sunny·2017-04-03 15:22

tensorflow入门2 几个函数的总结和手写数字识别

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)函数，用来计算交叉熵损失。参数logits:神经网络最后一

BabY虎子·2017-03-23 20:05

Python与人工神经网络（5）——交叉熵成本函数

我们花了两篇文章的篇幅，建立了一个神经网络来识别手写图像，看起来效果相当不错，超过95%的正确率，实际上如果第二层使用100个隐藏神经元的时候，准确率可以再提升一个百分点。在这个过程中我们主要使用了随机梯度下降算法和反向传播算法，并且从原理到实现，都走了一遍。现在作者给了我们一个练习，有这么一个神经网络，只有一个输入神经元，一个输出神经元，所以他只有一个w和一个b值，现在输入值x是1，期望的输出值

诗酒趁养狗·2017-03-19 14:04

学习用tensorflow实现卷积神经网络中的卷积层随笔

1、因为交叉熵一般会与softmax回归一起使用，所以TensorFlow对这两个功能进行了统一的封装，并提供了tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数。

谁主沉浮---data·2017-03-14 15:49

TensorFlow 实战（一）—— 交叉熵（cross entropy）的定义

交叉熵与信息熵的关系请见：机器学习基础（六）——交叉熵代价函数（cross-en

Inside_Zhang·2017-03-11 09:11

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()笔记及交叉熵

交叉熵交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。

Johnson0722·2017-03-10 22:52

GAN——LSGANs（最小二乘GAN）

改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两个缺陷。为什么最小二乘损失可以提高生成图片质量？我们知道，GANs包含两个部分：判别器和生成器

Vic时代·2017-03-07 10:20

神经网络反向传播算法的推导

神经网络反向传播算法的推导推导如下其中考虑了代价函数C=C1(L2范数),C2(交叉熵),C3(考虑权重L1范数的代价)的情形，事实上对任意代价函数算法实现原理都一致，只需要实现算法时候更改调用的代价函数的关于对应

pku_zzy·2017-03-05 14:33

TENSORFLOW官方文档-MNIST机器学习入门-训练模型

设置模型1.为了计算交叉熵，需要添加一个新的占位符y_用于输入正确值：y_=tf.placeholder(“float”,[None,10])2.交叉熵计算代码：cross_entropy=-tf.reduce_sum

Camelia118·2017-01-09 19:54

sequence_loss_by_example(logits, targets, weights）

这个函数用于计算所有examples（假设一句话有n个单词，一个单词及单词所对应的label就是一个example,所有example就是一句话中所有单词）的加权交叉熵损失，logits参数是一个2DTensor

小妖精Fsky·2017-01-04 12:33

TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至[email protected]交叉熵介绍交叉熵（CrossEntropy）是Loss函数的一种（

csdn_csdn__AI·2016-12-01 17:47

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

-柚子皮-·2016-11-25 21:43

softmax_cross_entropy

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)计算logits和labels之间的稀疏softmax交叉熵度量在离散分类任务中的错误率

qiqiaiairen·2016-11-15 11:17

最大似然损失和交叉熵损失函数的联系

在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下：信息流forwardpropagation，直到输出端；定义损失函数L(x,y|theta)；误差信号backpropagation。采用数学理论中的“链式法则”，求L(x,y|theta)关于参数theta的梯度；利用最优化方法（比如随机梯度下降法），进行参数更新；重复步骤3、4，直到收敛为止；在第2步中，我们通常会

diligent_321·2016-11-10 14:47

如何直观理解交叉熵及其优势？

最近用到了交叉熵，觉得有必要弄明白交叉熵到底是什么原理及优势，因此查了查资料，并结合个人理解在这里做一下讲解，如有疏漏谬误之处还请各位看官多多指教。在这之前，先讲讲交叉熵是什么。

对半独白·2016-11-06 12:40

tensorflow下mnist实例，关于迭代次数及随机取数据集大小问题

官方文档中采用交叉熵来计算loss，特点是当

BVL10101111·2016-11-02 19:43

学习笔记：Deep Learning（一）入门

学习笔记DeepLearning从机器学习到深度学习softmaxfunctionone-hot编码crossentropy交叉熵multinomiallogistic分类器深度神经网络以及正则

蜡笔大龙猫·2016-10-31 15:04

03基于mnist构建第一个tensorflow例子

以下代码数据源是mnist，运用softmax做分类器，使用交叉熵做损失函数。

南墙已破·2016-10-24 17:08

降噪自动编码机（Denoising Autoencoder）

重构过程中的损失函数可用错中方式标示：平方差：交叉熵：降噪自动编码机（D

yybbxx·2016-10-15 17:36

交叉熵损失函数

一、香农熵香农熵1948年，香农提出了“信息熵”(shāng)的概念，才解决了对信息的量化度量问题。一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系。比如说，我们要搞清楚一件非常非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以，从这个角度，我们可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少。中文名香农熵外文名

默一鸣·2016-10-05 23:35

机器学习（四）：逻辑回归

零落_World·2016-08-30 16:48

神经网络与深度学习读书笔记第五天----交叉熵代价函数入门

书本来源这两天骑车不小心把一颗门牙整个磕断了。心情十分不好，书也没怎么看……证明和代码部分随便翻了翻。真是烦死了，自己怎么这么不小心……北京看牙齿真贵，一颗镶牙要好几千，一颗种植牙2w…然后老师又分配了嵌入式系统相关的任务，以后又要开始重拾嵌入式部分，这次好像是写sylixos的网络驱动，原来还没写过底层的网络驱动，又不知道要学习多久，有点紧张也有点期待，更多的是无从下手。今天继续看书，第三章，第

哈哈进步·2016-08-05 21:11

tensorflow实现softma识别MNIST

误差函数与线性回归不同，这里因为是多分类问题，所以使用了交叉熵。另外，有一点值得

freedom098·2016-08-04 10:31

为什么在训练神经网络时候比较适合使用交叉熵错误率，而不是分类错误率或是均方差

原文：WhyYouShouldUseCross-EntropyErrorInsteadOfClassificationErrorOrMeanSquaredErrorForNeuralNetworkClassifierTraining在训练神经网络中，使用分类错误率或是均方差往往会丢掉很多有用的信息。这篇文章的作者就举了一个简单的例子来说明这个问题，我觉得写得还不错。下面我把这篇文章讲的主要内容翻译

CY_TEC·2016-07-27 11:05

为什么在训练神经网络时候比较适合使用交叉熵错误率，而不是分类错误率或是均方差

原文：WhyYouShouldUseCross-EntropyErrorInsteadOfClassificationErrorOrMeanSquaredErrorForNeuralNetworkClassifierTraining在训练神经网络中，使用分类错误率或是均方差往往会丢掉很多有用的信息。这篇文章的作者就举了一个简单的例子来说明这个问题，我觉得写得还不错。下面我把这篇文章讲的主要内容翻译

CY_TEC·2016-07-27 11:05

交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导

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，对Softmax回归的交叉熵类似。

jasonzzj·2016-07-25 00:44

熵与互信息

article/details/51695283这篇文章主要讲：熵,联合熵(jointentropy),条件熵(conditionalentropy),相对熵(relativeentropy,KL距离),交叉熵

pipisorry·2016-06-16 23:00

交叉熵代价函数

本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲machinelearning算法中用得很多的交叉熵代价函数。

MemRay·2016-06-06 12:45

从神经网络视角看均方误差与交叉熵作为损失函数时的共同点

缩写:NN:neuralnetwork,神经网络MSE:MeanSquaredError,均方误差CEE:CrossEntropyError,交叉熵误差.

宁静是一种习惯·2016-05-31 16:00

caffe SigmoidCrossEntropyLossLayer 理论代码学习

交叉熵损失函数交叉熵损失函数的简单介绍的链接下面我们就介绍一下caffe里面实现交叉熵的流程：首先：下面这个式子就是交叉熵的损失表达式E=−1n∑n=1n[pnlogp^n+(1−pn)log(1−p^

u012235274·2016-05-10 10:00

信息熵与贝叶斯网络

一、信息熵1.相对熵又称互熵，交叉熵，KL散度。

努力是一种幸运·2016-05-08 19:31

信息熵与贝叶斯网络

一、信息熵1.相对熵又称互熵，交叉熵，KL散度。

American199062·2016-05-08 19:00

2016.3.24 交叉熵

交叉熵俗话说，千里之行，始于足下，在我踢球的时候，教练总是让我们练习基本功，其实感觉基本功才是重点，如果基本功不好，那么再怎么厉害的战术都不能够执行出来，基本功是发挥的基本和关键，对于网络来说，基本的感觉或者说基本的对于网络的数学感觉也是基本功

Zhaohui1995_Yang·2016-05-08 17:00

机器学习基础（五十八）—— 香农熵、相对熵（KL散度）与交叉熵

香农熵（Shannonentropy）信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。如果一个随机变量X的可能取值为X={x1,x2,…,xn}，对应的概率为p(X=xi)，则随机变量X的信息熵为：H(X)=−∑i=1np(xi)logp(xi)相对熵（relativeentropy）所谓相对，自然在两个随机变量之间。又称互熵，Kullback–

lanchunhui·2016-04-28 21:00

非监督版bp网络

i个神经元的输出为:yi=sigmoid(∑j=0Vijpj)输出层中第k个神经元的输出为:zk=sigmoid(∑i=0Wkiyi)对于非监督版而言,输入为x⃗ ,输出结果的期望也为x⃗ ,那么对于交叉熵

ghostlv·2016-04-15 13:00

PRML学习笔记（一）

多项式拟合概率论基本知识点贝叶斯概率高斯分布回到多项式拟合决策理论（DecisionTheory）分类问题的决策再次回顾推断过程回归问题的决策信息论（InformationTheory）信息熵条件熵，交叉熵

beihangzxm123·2016-03-28 10:48

机器学习基础（六）—— 交叉熵代价函数（cross-entropy error）

交叉熵代价函数1.交叉熵理论交叉熵与熵相对，如同协方差与方差。

Inside_Zhang·2016-03-24 12:59

深度网络的预训练

激活函数线性均方差激活函数sigmoid使用交叉熵损失函数其他2.2损失函数以方差代价为例，单个样本的损失函数为：J(W,b;x,y)=12||hW,b(x)−y||2对包含m个样本的数据集，训练的目标函数为

奋斗啊哈·2016-03-10 14:34

深度网络的预训练

激活函数线性均方差激活函数sigmoid使用交叉熵损失函数其他2.2损失函数以方差代价为例，单个样本的损失函数为：J(W,b;x,y)=12||hW,b(x)−y||2对包含m个样本的数据集，训练的目标函数为

foolsnowman·2016-03-10 14:00

[置顶] 交叉熵（Cross-Entropy）

交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？

rtygbwwwerr·2016-03-03 18:00

tiny-cnn执行过程分析(MNIST)

50573841中以MNIST为例对tiny-cnn的使用进行了介绍，下面对其执行过程进行分析：支持两种损失函数：(1)、meansquarederror(均方差)；(2)、crossentropy(交叉熵

fengbingchun·2016-01-31 17:00

BP神经网络——使用L2 进行regularization

并不需要对框架对基本结构的大动，只需简单的小幅微调，所以，应用新的数学机制到原有的网络结构，计算框架时，不必如临大敌，就像我们之前看到的：BP神经网络——从二次代价函数（Quadraticcost）到交叉熵

lanchunhui·2015-11-30 10:00

推荐频道

交叉熵

【tensorflow学习】使用tensorboard实现数据可视化（window10）

TensorFlow损失函数专题

TensorFlow的reduce_sum()函数

Softmax函数与交叉熵

python神经网络实现

基于keras的深度学习（1）（转）

（译）神经网络基础（2）：Softmax 分类函数

【机器学习】信息量，信息熵，交叉熵，KL散度和互信息（信息增益）

tensorflow cross_entropy 四种交叉熵计算函数

tensorflow入门2 几个函数的总结和手写数字识别

Python与人工神经网络（5）——交叉熵成本函数

学习用tensorflow实现卷积神经网络中的卷积层随笔

TensorFlow 实战（一）—— 交叉熵（cross entropy）的定义

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()笔记及交叉熵

GAN——LSGANs（最小二乘GAN）

神经网络反向传播算法的推导

TENSORFLOW官方文档-MNIST机器学习入门-训练模型

sequence_loss_by_example(logits, targets, weights）

TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

信息论：熵与互信息

softmax_cross_entropy

最大似然损失和交叉熵损失函数的联系

如何直观理解交叉熵及其优势？

tensorflow下mnist实例，关于迭代次数及随机取数据集大小问题

学习笔记：Deep Learning（一）入门

03基于mnist构建第一个tensorflow例子

降噪自动编码机（Denoising Autoencoder）

交叉熵损失函数

机器学习（四）：逻辑回归

神经网络与深度学习读书笔记第五天----交叉熵代价函数入门

tensorflow实现softma识别MNIST

为什么在训练神经网络时候比较适合使用交叉熵错误率，而不是分类错误率或是均方差

为什么在训练神经网络时候比较适合使用交叉熵错误率，而不是分类错误率或是均方差

交叉熵代价函数(损失函数)及其求导推导

熵与互信息

交叉熵代价函数

从神经网络视角看均方误差与交叉熵作为损失函数时的共同点

caffe SigmoidCrossEntropyLossLayer 理论代码学习

信息熵与贝叶斯网络

信息熵与贝叶斯网络

2016.3.24 交叉熵

机器学习基础（五十八）—— 香农熵、相对熵（KL散度）与交叉熵

非监督版bp网络

PRML学习笔记（一）

机器学习基础（六）—— 交叉熵代价函数（cross-entropy error）

深度网络的预训练

深度网络的预训练

[置顶] 交叉熵（Cross-Entropy）

tiny-cnn执行过程分析(MNIST)

BP神经网络——使用L2 进行regularization