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交叉熵
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
深度学习
pytorch
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
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
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
Pytorch使用
NLP
交叉熵损失
损失函数
CrossEntropy
NLLLoss
手动计算损失
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
2023
AI
机器学习
人工智能
深度学习
分类
回归
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
深度学习
深度学习
人工智能
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
深度学习
自然语言处理
深度学习
神经网络
机器学习
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
机器学习
线性回归
逻辑回归
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
神经网络补充
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
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
神经网络补充
神经网络
神经网络
逻辑回归
人工智能
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
神经网络补充
神经网络
神经网络
逻辑回归
人工智能
【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
深度学习
深度学习
numpy
tensorflow
【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
分类
机器学习
算法
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
深度学习
pytorch
机器学习
逻辑回归
python
信息论、推理和机器学习算法之间交叉的经典例子
交叉熵
在神经网络训练中的广泛使用。它结合信息论与最大似然推断,用于度量预测分布与真实分布之间的距离。变分推断常被用来进行概率图模型的近似推理。这与机器学习中经常遇到的复杂概率模型推断问题相关。
丁丁猫 Codeye
·
2023-08-14 21:17
后端
深度学习项目学习
torchvisiontorchvision.transforms.Compose()类DataLoader类torch.nntorch.nn.Moudletorch.nn.Sequential模型容器nn.CrossEntropyLoss()
交叉熵
损失函数
释怀°Believe
·
2023-08-14 14:12
AI
深度学习
学习
人工智能
【Megatron-DeepSpeed】张量并行工具代码mpu详解(四):张量并行版Embedding层及
交叉熵
的实现及测试
相关博客【Megatron-DeepSpeed】张量并行工具代码mpu详解(四):张量并行版Embedding层及
交叉熵
的实现及测试【Megatron-DeepSpeed】张量并行工具代码mpu详解(三
BQW_
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2023-08-14 04:54
自然语言处理
embedding
张量并行
分布式训练
LLM
大语言模型训练
Softmax回归
Softmax回归是一种用于多分类问题的模型,该模型可以看成是逻辑回归的拓展,因为其使用的损失函数也是cross-entropyloss(
交叉熵
),但与逻辑回归不同的是,其损失函数是一种多分类形式。
没天赋的学琴
·
2023-08-14 00:34
【深度学习所有损失函数】在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现(2/2)
(二-五)见六、稀疏分类
交叉熵
损失稀疏分类
交叉熵
损失类似于分类
交叉熵
损失,但在真实标签作为整数而不是独热编码提供时使用。它通常用作多类分类问题中的损失函数。
无水先生
·
2023-08-12 23:36
深度学习
numpy
tensorflow
【面试复盘】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
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2023-08-12 15:34
人工智能干货
粉丝的投稿
深度学习干货
面试
算法
职场和发展
知乎
c语言 图像形态学滤波,图像处理理论(二)——滤波基础, 形态学, 边缘检测
二值化(续)一维
交叉熵
值法对于两个分布R和Q,定义其信息
交叉熵
D如下:\[R=\{r_1,r_2,\dots,r_n\},Q=\{q_1,q_2,\dots,q_n\}\]\[D(Q,R)=\sum_{
刘兮mkq0.01~
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2023-08-12 08:28
c语言
图像形态学滤波
十大机器学习算法之二:逻辑斯蒂回归
十大机器学习算法之二:逻辑斯蒂回归1知识预警1.1
交叉熵
与对数似然1.1.1熵1.1.2
交叉熵
1.1.3KL散度1.3sigmoid函数求导2逻辑斯蒂回归模型3模型训练3.1损失函数3.1.1平方损失函数
嘿嘻哈呀
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2023-08-11 21:17
机器学习
机器学习
算法
回归
图像分割场景中四种常见的损失函数(附代码)
图像分割场景中四种常见的损失函数一
交叉熵
损失加权
交叉熵
BCELoss二FocalLoss三Dice系数DiceLossIOULOSS四Jaccard系数五Tversky系数六Lovasz-SoftmaxLoss
桑_榆
·
2023-08-11 18:02
图像分割经典论文
深度学习
计算机视觉
目标检测
小试牛刀:应用深度强化学习优化文本摘要思路及在裁判文书摘要上的实践效果
在此之前,大家都采用了很多种方式训练摘要系统,例如:使用
交叉熵
来训练这些模型,以最大化groundtruth的可能性摘要,在某些文本摘要数据集上显示出了比传统方法更好的性能。
余俊晖
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2023-08-11 06:45
NLP
自然语言处理
深度学习
人工智能
自然语言处理
文本摘要
强化学习
CE Loss与BCE Loss的区别
引言该文只是简单为本人学习
交叉熵
损失函数以及focalloss等相关问题的一个补充,所以介绍的不够全面,待后续持续补充一句话概括就是:BCE用于“是不是”问题,例如LR输出概率,明天下雨or不下雨的概率
Lian_Ge_Blog
·
2023-08-08 16:27
技术原理
人工智能
机器学习
python
KL散度与
交叉熵
最短编码信息熵就是信息的最短编码长度,假如我们预测到一个信息符合分布Q,然后我们按照这个预测的分布对信息进行编码,利用这套编码,我们可以得出,当信息分布真的符合P的时候,我们就有最短的平均编码长度为。问题是,我们预测的信息分布可能不准确,事实上可能是另外一个相差不太大的分布P,如果P与Q相差实在太大,几乎是反过来的,我们有理由去质疑按照Q来编码是否合理。但是如果P与Q相差不大,我们就没必要重新换一
剑侠飞蓬
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2023-08-08 14:42
[深度学习]Softmax
交叉熵
交叉熵
代表的是不同概率分布的相似情况,他的计算方法如下所示:其中y代表的是每种类比出现的概率cross\_entropy=-\sumy*log(y)对于深度学习中的分类问题来说,当分类越准确的时候,上述值就越小
UpCoderXH
·
2023-08-07 09:42
深度学习
深度学习
信息论之从熵、惊奇到
交叉熵
、KL散度和互信息
一、熵(PRML)考虑将A地观测的一个随机变量x,编码后传输到B地。这个随机变量有8种可能的状态,每个状态都是等可能的。为了把x的值传给接收者,需要传输⼀个3⽐特的消息。注意,这个变量的熵由下式给出:⾮均匀分布⽐均匀分布的熵要⼩。如果概率分布非均匀,同样使用等长编码,那么并不是最优的。相反,可以根据随机变量服从的概率分布构建Huffman树,得到最优的前缀编码。可以利⽤⾮均匀分布这个特点,使⽤更短
woisking2
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2023-08-06 10:30
前端
【深度学习_TensorFlow】误差函数
其中均方差函数和
交叉熵
函数在深度学习中比较常见,均方差函数主要用于回归问题,
交叉熵
函数主要用于分类问题。
畅游星辰大海
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2023-08-05 02:48
#
TensorFlow深度学习
深度学习
tensorflow
人工智能
熵、信息增益、相对熵、互信息、
交叉熵
基于熵概念的一系列指标是机器学习方法中经常使用的。这里统一做一个全面的整理。(以离散随机变量形式给出)熵随机变量,熵为是其平均不确定性的度量。联合熵随机变量的联合分布为,两者的联合熵为条件熵条件下的的熵为条件熵是关于的平均值一对随机变量的熵,等于其中一个变量的熵,加上另一个的条件熵进而可推断得到熵的链式法则信息增益对样本总体(样本量)有多个类,则样本集的信息总和为(类似总体随机变量的熵)对样本集进
有机会一起种地OT
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2023-08-04 13:47
pytorch的CrossEntropyLoss
交叉熵
损失函数默认是平均值
pytorch中使用nn.CrossEntropyLoss()创建出来的
交叉熵
损失函数计算损失默认是求平均值的,即多个样本输入后获取的是一个均值标量,而不是样本大小的向量。
stop the world
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2023-08-04 09:41
pytorch
人工智能
python
机器视觉
机器视觉导论图像分类线性分类器K折交叉验证全连接神经网络多层感知器(全连接神经网络)激活函数SOFTMAX和
交叉熵
计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化(应用于sigmoid函数)HE
王梦辰今天背单词了吗
·
2023-08-01 03:18
信息熵、KL散度、
交叉熵
、softmax函数学习小记
1.信息熵简介:描述一组样本的不确定程度。公式:H(x)=−∑i=1nP(xi)logP(xi)H(x)=-\sum_{i=1}^{n}P(x_{i})logP(x_{i})H(x)=−∑i=1nP(xi)logP(xi)例如一组样本:样本1国庆假期选择出游的概率样本2国庆假期选择出游的概率张三0.2JackZhang0.6李四0.2EricLi0.1王五0.2VickyWang0.1赵六0.2N
电子云与长程纠缠
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2023-07-30 12:13
机器学习
学习
人工智能
机器学习
神经网络
Softmax 和
交叉熵
损失函数
目录Softmax函数
交叉熵
损失函数学习率衰减策略Softmax函数Softmax函数函数是机器学习和深度学习中相当常用到的函数,它的公式如下:softmax(S)=esk∑jesjsoftmax(S)
凡心curry
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2023-07-30 10:56
Deep
Learning
深度学习
神经网络
python
Glocal Energy-based Learning for Few-Shot Open-Set Recognition
Few-ShotOpenRecognition:Query部分open方法图:使用自注意力机制增强类原型:距离计算:
交叉熵
损失:基于能量的模块:总的能量为:
欧阳AI锋
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2023-07-29 11:21
机器学习
人工智能
深度学习
人工智能
softmax回归
置信度计算方式如下经过全连接层,得到输出O,将O作为softmax的输入O是输出向量,每个分量表示一个类别,y_hat_i表示i类别的置信度,softmax回归使得所有类别置信度都为非负数,且相加等于1损失函数使用
交叉熵
来衡量两个概率之间的区别
他是一个俗人啊
·
2023-07-29 06:54
深度学习
回归
数据挖掘
人工智能
逻辑斯特回归
之间导函数类似正态分布其他饱和函数sigmoidfunctions循环神经网络经常使用tanh函数与线性回归区别塞戈马无参数,构造函数无区别更改损失函数MSE->BCE损失(越小越好)分布的差异:KL散度,cross-entropy
交叉熵
二分类的
交叉熵
Yuerya.
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2023-07-29 04:29
deep
learn
回归
数据挖掘
人工智能
梯度提升树的参数
目录1.迭代过程1.1初始预测结果的设置1.2使用回归器完成分类任务①二分类情况②多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类
交叉熵
损失b.多分类
交叉熵
损失c.二分类指数损失d.
talle2021
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2023-07-28 16:40
机器学习
机器学习
人工智能
梯度提升树
word2vec
输入为上下文单词对应的one-hot,来预测当前单词的one-hot,损失函数为y与y_hat的
交叉熵
,最终得到权重矩阵W和W'。训练时,C个上下文单词乘
纯_edc5
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2023-07-28 15:30
pytorch分类和回归:阿里天池宠物年龄预测
文章目录dog年龄预测论文Deepexpectationofrealandapparentagefromasingleimagewithoutfaciallandmarks分类的损失函数1.多分类
交叉熵
损失函数
tony365
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2023-07-28 01:40
pytorch
pytorch
分类
回归
CrossEntropy(
交叉熵
损失函数pytorch)
它计算了模型输出与真实标签之间的
交叉熵
损失,可以作为模型优化的目标函数。在多分类任务中,每个样本有多个可能的类别,而模型输出的是每个样本属于每个类别的概率分布。
夏子期lal
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2023-07-27 23:07
自然语言处理
pytorch
人工智能
python
读《Improved Deep Hashing with Soft Pairwise Similarity for Multi-label Image Retrieval》
(贡献1)于是提出两种相似度,硬相似度考虑所有标签都匹配,所以用
交叉熵
学习;软相似度考虑部分标签匹配,所以用均方误差(贡献2)相关工作深度哈希学习的一种简单方法是
Mighty_Crane
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2023-07-26 15:35
哈希算法
算法
人工智能
BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元
交叉熵
损失函数(Binary Cross Entropy Loss)
BCELossinput:经过Sigmoid函数激活后的预测概率+对应的真实标签(一般使用one-hot表示)介绍BCELoss:BCELoss是二元
交叉熵
损失函数(BinaryCrossEntropyLoss
HealthScience
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2023-07-26 11:34
Pytorch相关
pytorch
深度学习
python
KL散度、
交叉熵
损失函数、nn.CrossEntropyLoss()
KL散度=
交叉熵
-信息熵在机器学习训练网络时,输入数据与标签常常已经确
HealthScience
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2023-07-26 11:34
机器学习基础
机器学习
人工智能
分类、回归常用损失函数
分类:
交叉熵
损失函数(Cross-entropylossfunction)KL散度、
交叉熵
损失函数、nn.CrossEntropyLoss()_HealthScience的博客-CSDN博客权重
交叉熵
损失函数
HealthScience
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2023-07-26 11:31
机器学习基础
分类
回归
数据挖掘
机器学习&&深度学习——softmax回归(下)
一位即将上大四,正专攻机器学习的保研er上期文章:机器学习&&深度学习——softmax回归(上)订阅专栏:机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助softmax回归(下)损失函数对数似然softmax及其导数
交叉熵
损失信息论基础熵信息量重新审视
交叉熵
模型预测和评估以下的内容有些需要用到信息论基础
布布要成为最负责的男人
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2023-07-25 18:33
机器学习
深度学习
人工智能
线性回归
线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】
文章目录3.2、softmax回归3.2.1、softmax运算3.2.2、
交叉熵
损失函数3.2.3、PyTorch从零实现softmax回归3.2.4、简单实现softmax回归3.2、softmax
来杯Sherry
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2023-07-25 11:38
深度学习
Python
深度学习
神经网络
回归
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