交叉熵第8页

二分类任务为什么常见用softmax而不是sigmoid

在搭建深度学习模型处理二分类任务的时候，我们常常想到的是定义模型一个输出，然后sigmoid激活输出结果，映射到0-1之间，然后二分类交叉熵损失函数进行训练即可，但是我常常看到的很多别人写的工程代码中，

Guapifang·2023-07-16 12:20

RetinaNet

内容提出FocalLoss：改进标准交叉熵损失，hardexamples对损失的贡献变大。RetinaNet：basedonaResNet-101-FPN

小松qxs·2023-07-15 20:49

YOLOv3和YOLOv5的区别

OLOv3和YOLOv5都是基于YOLO系列的目标检测算法，它们有一些共同的特点，比如使用Darknet作为主干网络，使用锚框和多尺度特征图进行预测，使用交叉熵损失和均方误差损失进行优化等。

babyai997·2023-07-15 18:17

【深度学习 | 计算机视觉】Focal Loss原理及其实践（含源代码）

参考文献：https://www.jianshu.com/p/437ce8ed0413文章目录一、导读二、FocalLoss原理三、实验对比3.1使用交叉熵损失函数3.2使用FocalLoss损失函数3.3

旅途中的宽~·2023-07-15 13:29

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

0.前言1.常用激活函数1.1Sigmoid激活函数1.2Tanh激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数2.常用损失函数2.1均方误差2.2平均绝对误差2.3分类交叉熵

盼小辉丶·2023-07-15 08:59

深度学习疑难面经整理

3.为什么交叉熵损失函数要对概率加一个log？4.训练神经网络时，选择激活函数需要考虑什么？5.神经网络有哪些初始化方法？6.将网络参数全部初始化为0可以吗？

CVplayer111·2023-07-14 19:42

常用分类损失CE Loss、Focal Loss及GHMC Loss理解与总结

一、CELoss定义交叉熵损失（Cross-EntropyLoss，CELoss）能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，当两个概率分布越接近时，交叉熵损失越小，表示模型预测结果越准确。

chen_zn95·2023-07-14 12:39

pytorch构建深度网络的基本概念——交叉熵

文章目录交叉熵什么是熵交叉熵举个例子交叉熵在上一篇讲梯度下降的文章中，那个例子提到了损失函数，那里用到的损失函数是均方误差，因为那个例子里的模型特别的简化。

新兴AI民工·2023-07-14 11:46

[迁移学习]域自适应代码解析

其损失函数为，即原来的交叉熵损失函数后面添加一个衡量源域和目标域之间距离的损

ViperL1·2023-07-14 10:53

【TensorFlow&PyTorch】loss损失计算

常用的loss计算方法有两种，一个是均方差，另一个是交叉熵。均方差差不多是万金油，什么都可以套一套，通常与sigmoid激活函数搭配使用。

折途·2023-07-14 09:08

Focal Loss损失函数

目录前言交叉熵损失函数平衡交叉熵FocalLoss代码实现前言Focalloss是一个常用的解决类别不平衡问题的损失函数，由何恺明提出的（论文名称：FocalLossforDenseObjectDetection

ting♡·2023-07-13 22:21

图像分类-熵、KL散度和交叉熵之间的关系

文章目录维基百科的定义：熵：KL散度：交叉熵：发现与总结：Pytorch实践：注意运行结果：Reference:维基百科的定义：熵：KL散度：交叉熵：发现与总结：不难发现，假定给两个概率分布ppp，qqq

Ocodotial·2023-07-13 20:10

LR算法

，则是预测为0的概率，概率的取值空间为[0,1]；令则损失函数的推导(MLE)则MLE：取log：最大化上面的式子，相当于最小化对上式取负号：即参数优化(梯度下降法)损失函数：对w求导：为什么LR采用交叉熵损失函数

poteman·2023-06-24 02:24

yolov5超参数解释（hyp.scratch-low.yaml）

lr0lrfmomentumweight_decaywarmup_epochswarmup_momentumwarmup_bias_lrbox（目标框损失权重）cls（分类损失权重）cls_pw（分类损失的二元交叉熵损失中正样本的权重

帅帅帅.·2023-06-23 14:48

熵、KL散度和交叉熵

首先我们需要知道，所有的模型都可以看作是一个概率分布模型，包括人脑进行图像分类时也可以看作是一种完美的模型1、信息量如果学过通信应该知道香农定义了信息量的的概念，我们能够理解一件事情信息量很大或者很小，但是如何用数学去描述信息量具体是多大？很明显一件事情发生的概率越大其信息量越小。概率越小其信息量越大。比如太阳明天从东边升起，这是没有什么信息量的。但是太阳明天从西边升起，信息量就非常大。在生活中我

我是一个对称矩阵·2023-06-23 06:55

Kullback-Leibler_divergence（KL散度、相对熵）

https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/489371351前言注意两个名词的区别：相对熵：Kullback–Leiblerdivergence交叉熵

敲代码的quant·2023-06-21 18:07

KL（Kullback-Leibler）散度及其python实现

目的：描述两个概率分布P和Q之间的差异计算方法：用P拟合Q：P对Q的散度=交叉熵-P熵DKL(p∥q)=H(p,q)−H(p)=−∑xp(x)log⁡q(x)−∑x−p(x)log⁡p(x)=−∑xp(

不讲魔法讲道理·2023-06-21 18:07

交叉熵（Cross Entropy）损失函数

交叉熵（CrossEntropy）损失函数是一种常用的损失函数，广泛应用于分类问题中，尤其是二分类问题和多分类问题。

有梦想的咕噜·2023-06-21 09:08

简要介绍 | 交叉熵损失：原理和研究现状

注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对交叉熵损失进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。

R.X. NLOS·2023-06-19 23:30

衡量两个概率分布之间的差异性的指标

衡量两个概率分布之间的差异性的指标衡量两个概率分布之间的差异性的指标衡量两个概率分布之间的差异性的指标KL散度（Kullback–Leiblerdivergence）JS散度（Jensen-Shannondivergence）交叉熵

wuling129·2023-06-19 22:39

YOLOv3

3、端到端训练，一个lossfunction（(x,y)、(w,h)、class、confidence四个损失相加，其中(w,h)用差方，其他用二值交叉熵）搞定训练，只需要关注输入/输出端。

Mr_Stark的小提莫·2023-06-19 19:32

【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

【人工智能】—神经网络神经网络的历史NeuralNetworkIntroM-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（CrossEntropy

之墨_·2023-06-19 06:48

理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用

转载来源：理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有

鹊踏枝-码农·2023-06-19 02:14

语言模型(Language Modeling)中的评估指标理解与总结

目录引言交叉熵（Cross-Entropy）定义深入理解BPC（Bits-Per-Character）PPL（Perplexity）定义Perplexity的影响因素pytorch实现：总结参考资料引言语言模型

tyhj_sf·2023-06-17 18:57

【自监督学习1】SimCLR论文阅读

、数据增强4.1实验一数据增强的组合对学习好的特征表达非常重要4.2对比学习需要更多的数据增强五、一些实验证明5.1大模型更有利于无监督对比学习5.2非线性层的预测头增加了特征表示5.3可调节的归一化交叉熵损失函数由于其他方法

hjxu2016·2023-06-16 05:08

【深度学习】日常笔记4

softmax(o)给出的分布⽅差，并与softmax交叉熵损失l(y,yˆ)的⼆阶导数匹配。Softmax函数可以将一组任意实数值转换为一个概率分布，它的输出值是各个类别的概率估计。

重剑DS·2023-06-13 22:18

代价函数（cost function）

文章目录1.什么是代价函数2.代价函数的常见形式2.1均方误差2.2交叉熵2.3神经网络中的代价函数3.代价函数与参数4.代价函数与梯度4.1线性回归模型的代价函数对参数的偏导数4.2逻辑回归模型的代价函数对参数的偏导数代价函数

一个小猴子｀·2023-06-13 21:39

机器学习-11 BP神经网络

神经网络的核心思想误差反向传播算法BP网络结构反馈神经网络自组织神经网络神经网络相关概念激活函数Sigmoid函数tanh双曲正切函数ReLU函数LeakyRuLU函数Maxout函数激活函数的选择损失函数Softmax交叉熵均方差损失函数自定义函数学习率过拟合模型训练中的问题神经网络效果评价神经网络介绍神经网络的训练目的是希望能够学习到一个模型

so.far_away·2023-06-13 04:12

【深度学习】损失函数系列 (一) 平方损失函数、交叉熵损失函数 (含label_smoothing、ignore_index等内容)

一、平方损失函数（QuadraticLoss/MSELoss）：Pytorch实现：fromtorch.nnimportMSELossloss=nn.MSELoss(reduction="none")input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output=loss(input,target)nn.MSELoss(

卖报的大地主·2023-06-10 19:57

Rdrop技术(Regularized Dropout)

，再使用KL散度约束两次的输出，使得尽可能一致，而由于Dropout的随机性，可以近似把输入X走过两次的路径网络当作两个略有不同的模型，如下图所示:【补充知识点一】--损失函数一部分的损失函数是常规的交叉熵训练数据为

jianafeng·2023-06-10 12:29

【机器学习基础】2、代价函数\损失函数汇总

文章目录代价函数1、二次代价函数（quadraticcost）2、交叉熵代价函数（cross-entropy）3、对数似然代价函数（log-likelihoodcost）损失函数1、0-1损失函数2、绝对值损失函数

梦无羡·2023-06-09 18:14

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

交叉熵损失，softmax函数和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文

交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多的lossfunction（损失函数）。举一个很简单的例子，我们有一个三分类问题，对于一个input\(x\)，神经网络

bill_live·2023-06-09 14:10

RuntimeError: multi-target not supported at C:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLC

:multi-targetnotsupportedatC:/w/b/windows/pytorch/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15在使用交叉熵损失函数的时候

小白小王·2023-06-08 23:15

PyTorch-Loss Function and BP

目录1.LossFunction1.1L1Loss1.2MSELoss1.3CrossEntropyLoss2.交叉熵与神经网络模型的结合2.1反向传播1.LossFunction目的：a.计算预测值与真实值之间的差距

MyDreamingCode·2023-06-08 22:20

Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2)

具体来说，可以将它们组成一个batch，然后使用交叉熵损失函数来训练模型。在训练过程中，可以周期性地增加扰动向量的大

Dr.sky_·2023-06-08 22:43

二分类问题的sigmoid交叉熵损失函数推导

本文章参考deeplearning一书第六章6.2.2.2SigmoidUnitsforBernoulliOutputDistributions要建立一个模型，不可或缺的有：1、数据，2、损失函数，3、模型算法，4、优化算法。今天我们讨论下损失函数这块。损失函数的设计，与模型最后输出的内容是有一定关联的。所以我们今天讨论二分类问题的损失函数时，主要讲两方面，一方面是模型的输出，一方面是最大似然估计

大豆木南·2023-06-08 13:54

样本不平衡的解决办法

本文试图从交叉熵损失函数出发，分析数据不平衡问题，focalloss与交叉熵损失函数的对比，给出focalloss有效性的解释。

winner8881·2023-06-08 08:10

算法工程师（机器学习）面试题目3---机器学习算法

说明：这些是自己整理回答的答案可以借鉴也可能存在错误欢迎指正机器学习机器学习算法1、处理分类问题常用算法1.1、关于交叉熵交叉熵公式？交叉熵损失函数？

小葵向前冲·2023-06-07 02:10

【机器学习】信息量、香农熵、信息增益（增加例子，方便理解）

这节可以搭配【机器学习】Logistic回归（重新整理）信息量（信息）信息量公式的推理过程香农熵信息增益【机器学习】Logistic回归（重新整理）B站视频：“交叉熵”如何做损失函数？

烂尾主教·2023-06-06 21:33

softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)

softmax激活函数:,（x属于分类j的概率）用在多分类问题，输出的结果为和为1的多个概率值(该图为2分类,代码是3分类,原理都一样)x:输入数据，w:权重值，a:激活函数的缩写，即softmax激活函数一：定义输入数据，这里使用了python语言和numpy包维度[1,5]这里用最简单的线性模型：二：随机生成五行三列的权重值维度[5,3]三：定义softmax函数并调用算出3个概率值：3个分类

幕歌丶·2023-04-21 19:02

交叉熵(Cross Entropy)

1.信息量香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量一个事件信息量大小就看这个信息消除事件不确定性的程度。也即是说信息量的大小和事件发生的概率成反比，可以表示如下，其中x表示事件，p(x)表示事件发生的概率。2.信息熵信息熵为信源信息量的期望，即该信源所有可能发生事件的信息量的期望。可以表示为，信息熵具有以下性质：单调性，即发生概率越高的事件，其所携带的信息熵越低

lgdhang·2023-04-21 13:56

TensorFlow基础

输入tf.placeholder()feed_dict加法减法乘法fail总结初始化所I有可变tensor权重偏差更新ReLU激活函数softmax激活函数sigmoid激活函数不适用隐藏层交叉熵损失函数

朱小泡·2023-04-21 07:41

图像分割——交叉熵损失

一、前言写这篇博客的目的主要有两点，首先一点就是，以为对于交叉熵学过就会了，当初笔记也没有详细写过，但今天看论文发现里面的公式没有看懂才发现自己了解的还不够，平时用也是直接用的框架，原来一直认为会的东西其实还不会

SL1029_·2023-04-20 19:03

使用Tensorflow实现一个简单的神经网络

输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1；隐藏层和输出层的激活函数使用的是ReLU；训练的样本总数为512，每次迭代读取的批量为10；交叉熵为损失函数，并使用Adam优化算法进行权重更新。

牛奶芝麻·2023-04-20 08:45

【PyTorch】第九节：Softmax 函数与交叉熵函数

介绍本实验主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为1。

让机器理解语言か·2023-04-20 08:56

详解利用Pytorch实现ResNet网络

我们调用model(inputs)来计算模型的输出，并使用损失函数（在此处为交叉熵）来计算输出和目标之间的误差。

·2023-04-20 01:16

计算机视觉(AI)面试大全

1.交叉熵损失函数：与softmax回归一起使用，输出为概率分布。

大黑山修道·2023-04-20 01:01

6.深度学习之模型选择、欠拟合和过拟合

计算训练误差和泛化误差可以使用损失函数例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。6.2模型选择模型选择需要评估若干候选模型的表现并从中选择模

大勇若怯任卷舒·2023-04-20 00:22

Pytorch实现交叉熵的过程

在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion

Geeksongs·2023-04-19 22:34

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