交叉熵第8页

交叉熵和torch.nn.CrossEntropyLoss() 学习笔记

稚晖君的小弟·2023-08-15 07:53

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

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

【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

BQW_·2023-08-14 04:54

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

【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·2023-08-12 15:34

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~·2023-08-12 08:28

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·2023-08-11 21:17

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

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·2023-08-11 06:45

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

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·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

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

woisking2·2023-08-06 10:30

【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·2023-08-05 02:48

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·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·2023-08-04 09:41

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·2023-07-30 12:13

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·2023-07-30 10:56

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·2023-07-29 11:21

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

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.·2023-07-29 04:29

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.

talle2021·2023-07-28 16:40

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_edc5·2023-07-28 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

tony365·2023-07-28 01:40

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·2023-07-27 23:07

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·2023-07-26 15:35

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·2023-07-26 11:34

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·2023-07-26 11:34

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·2023-07-26 11:31

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·2023-07-25 18:33

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·2023-07-25 11:38

三十四章：Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation ——弱监督语义分割中的类别重新激活图

然而，我们发现导致伪掩码不理想的关键在于广泛使用的二元交叉熵损失（BCE）在CAM中的应用。具体而言，由于BCE的类别求和池化特性，CAM中的每个像素可能对同一感受野中出现的多个类别都有响应。

Joney Feng·2023-07-24 19:53

【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

编程G的快乐·2023-07-24 16:46

【深度学习/机器学习】Softmax回归

文章目录信息量、信息熵、相对熵和交叉熵Softmax回归类别编码Softmax函数训练softmax模型的思路使用pytorch从零实现softmax模型直接调用pytorch的库进行简洁实现开始之前，

第五季度·2023-07-24 15:05

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现

深度学习笔记(二)——激活函数原理与实现闲聊昨天详细推了下交叉熵，感觉还可以，今天继续加油。ReLU原理定义：ReLU是修正线性单元(rectifiedlinearunit),在0和x之间取最大值。

没有顶会的咸鱼·2023-07-20 16:18

机器学习笔记

一个隐藏层）更进一步地，过激活函数以提高表现力的神经元模型：常用的激活函数有:relusigmoidtanh损失函数loss计算得到的预测值与已知答案的差距：均方误差MSE自定义损失函数：根据问题的实际情况交叉熵

微雨旧时歌丶·2023-07-20 15:27

《Pytorch深度学习和图神经网络(卷 1)》学习笔记——第八章

本书之后的内容与当前需求不符合不再学习信息熵与概率的计算关系…联合熵、条件熵、交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度、互信息无监督学习监督训练中，模型能根据预测结果与标签差值来计算损失，并向损失最小的方向进行收敛

404detective·2023-07-20 11:14

[nlp] 负采样 & nce_loss

-知乎参考：（三）通俗易懂理解——Skip-gram的负采样-知乎主要参考：pytorch源代码NCELoss目录nce_loss改变输入分布的二元交叉熵

心心喵·2023-07-19 21:09

第4章

4.2单个损失函数loss：度量神经网络性能有多差，所以损失函数越小越好损失函数类型：均方误差：E=\frac{1}{2}\sum_k(y_k-t_k)^2交叉熵误差：E=-\sum_kt_klog(y_k

陶不渊·2023-07-19 16:37

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。

mathlxj·2023-07-19 07:55

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战

菜yuan~·2023-07-18 20:37

学习笔记

学习笔记softmaxsigmod1/1+exp(-x)交叉熵损失函数Relu激活函数相较于sigmoid和tanh，Relu的主要优势是计算效率高且不会出现梯度消失问题ReLu函数是一个通用的激活函数

Xy_42f4·2023-07-18 18:23

机器学习算法（九）：神经网络（neural networks，NN）

目录1什么是神经网络1.1神经元模型1.2感知机1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2神经网络目标函数2.1交叉熵代价函数（二分类交叉熵解决多分类问题）2.2交叉熵代价函数（多分类交叉熵）+softmax

意念回复·2023-07-18 12:22

逻辑回归

2、逻辑回归的损失函数逻辑回归的损失函数是它的极大似然函数（交叉熵，等同于对数损失）3、逻辑回归的求解方法由于该极大似然函数无法直接求解，

LeungFe·2023-07-18 00:22

“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘ 问题解决

在实验pytorch跑实验时，遇到错误nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index"notimplementedfor'Int'，这是pytorch在计算交叉熵时出现的错误

weixin_45218778·2023-07-18 00:11

qzlydao·2023-07-17 10:35

动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）

目录1.softmax回归1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3交叉熵损失

緈福的街口·2023-07-16 22:29

推荐频道

交叉熵