交叉熵第9页

pytorch自定义交叉熵损失函数

2维测试交叉熵代码：注意：output维度是[batch_size,所分类预测值，样本数]label维度是[batch_size,样本数]output=torch.randn(3,3,5,requires_grad

AI视觉网奇·2023-04-19 22:34

使用Pytorch实现自定义的交叉熵损失函数，对手写数字数据集进行分类

文章目录使用torch.nn自带损失函数使用自定义损失函数结论使用torch.nn自带损失函数importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiondevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")torchvision.data

WTIAW.TIAW·2023-04-19 22:33

skip gram模型的实现

用数学式来表示给定上下文wt-1和wt+1时目标词为wt的概率：交叉熵误差函数公式：yk是神经网络的输出，tk是正确解标签，k表示数据的维数。如果标签为one-hot表示，即

算法技术博客·2023-04-19 18:01

损失函数、python实现均方误差、交叉熵误差函数、mini-batch的损失函数

损失函数whatis损失函数均方误差交叉熵误差计算mini-batch学习的损失函数why损失函数whatis损失函数神经网络学习目标是找到各层合适的权重参数w和偏置b，使得最终的输出结果能够与实际结果更加接近

算法技术博客·2023-04-19 18:28

深度理解PyTorch的WeightedRandomSampler处理图像分类任务的类别不平衡问题

最近做活体检测任务，将其看成是一个图像二分类问题，然而面临的一个很大问题就是正负样本的不平衡问题，也就是正样本（活体）很多，而负样本（假体）很少，如何处理好数据集的类别不平衡问题有很多方法，如使用加权的交叉熵损失

xiamentingtao·2023-04-19 11:13

深度学习基础入门篇[五]:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测

1.交叉熵损失函数在物理学中，“熵”被用来表示热力学系统所呈现的无序程度。香农将这一概念引入信息论领域，提出了“信息熵”概念，通过对数函数来测量信息的不确定性。

汀、人工智能·2023-04-18 15:08

Softmax回归——事实上是一个分类问题

文章目录回归vs分类从回归到多分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结回归vs分类回归：估计一个连续值分类：预测一个类别从回归到多分类分类问题从回归的单输出变成了多输出，输出的个数等于类别的数量

富有一文·2023-04-17 22:15

【剑指offer】常用的数据增强的方法

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数反向传播1*1卷积的作用文章目录系列文章目录常用的数据增强的方法示例代码常用的数据增强的方法数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换来生成更多的训练数据

.别拖至春天.·2023-04-17 16:23

【剑指offer】反向传播

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数1*1卷积的作用文章目录系列文章目录什么是反向传播反向传播的过程部分过程详解（1）前向传播（2）计算梯度和更新参数代码理解什么是反向传播深度学习中的反向传播

.别拖至春天.·2023-04-17 16:48

ch04-损失优化

梯度消失与爆炸1.2.Xavier初始化1.3.Kaiming初始化1.4.常用的权值始化方法1.5.nn.init.calculate_gain1.6.总结2.损失函数(一)2.1.损失函数的概念2.2.交叉熵损失函数

古路·2023-04-17 14:18

softmax交叉熵损失求导

softmax为激活函数，C=softmax（o）为输出，真实标签为y,用交叉熵作为损失函数L，给出损失函数定义，并且给出损失函数L对o的求导交叉熵损失函数定义如下：L=−∑i=1Cyilog⁡(ci)

高山莫衣·2023-04-17 13:35

大数据案例分析1.4（回归问题及其性能评价）

二分类的输出通常为若干指定的类别标签回归性能度量方法：平均绝对误差MAE均方差MSElogistic回归损失（二类）简称Logloss或交叉熵损失，常用于哦名家逻辑回归LR和神经网络对于二分类问题：1、

changjingwnag·2023-04-17 11:03

解决RuntimeError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

当使用交叉熵时，当最后一个batch_size为1时。造成x维度变成1，y也为1。此时nn.CrossEntropyL

v-space·2023-04-17 01:30

Focal Loss的理解以及在多分类任务上的使用(Pytorch)

发现各类别之间占比特别不均衡，会影响最终精度，尝试过使用加权交叉熵，权重计算参考《中值频率平衡:图像分割中计算类别权重的方法》，精度有所提升，但是还是不能满足要求，后来就想试试FocalLoss，发现效果提升明显

GHZhao_GIS_RS·2023-04-16 22:23

Python-两层神经网络的类

目录图形解释代码实现内容解释高数两个常用函数mini-batch版交叉熵误差梯度后记图形解释画图软件不太常用代码实现importnumpyasnpdefnumerical_gradient(f,x):h

一半的一半，·2023-04-16 05:10

第四章 word2vec 的高速化

4.1word2vec的改进①4.1.1Embedding层4.1.2Embedding层的实现4.2word2vec的改进②4.2.1中间层之后的计算问题4.2.2从多分类到二分类4.2.3sigmoid函数和交叉熵误差

路哞哞·2023-04-15 14:53

关于nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失中weight和ignore_index参数

目录1.交叉熵损失CrossEntropyLoss2.ignore_index参数3.weight参数4.例子1.交叉熵损失CrossEntropyLossCrossEntropyLoss交叉熵损失可函数以用于分类或者分割任务中

Henry_zhangs·2023-04-15 01:29

pytorch实现加权交叉熵

做语义分割时，发现还是加权交叉熵损失函数好用以两个类别为例，代码如下importtorchimporttorch.nn.functionalasFclassMyCELoss(nn.Module):def

刀么克瑟拉莫·2023-04-14 11:00

Pytorch自定义中心损失函数与交叉熵函数进行[手写数据集识别]，并进行对比

加上中心损失函数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机种子，确保实验可重复性torch.manual_seed(42)torch.backends.cudnn.deter

WTIAW.TIAW·2023-04-13 22:39

从信息熵、相对熵到交叉熵损失函数

信息熵、相对熵和交叉熵是机器学习中非常重要的概念，它们都是用来衡量不同概率分布之间的差异。在这篇博客中，我们将分别介绍这些概念，并用通俗易懂的语言以及实例的方式来阐述它们的含义。

ZhangTuTu丶·2023-04-13 22:55

一文搞懂交叉熵

交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（crossentropy）是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。

Mr_不想起床·2023-04-12 00:30

一文懂交叉熵Cross-Entropy

本文翻译自https://naokishibuya.medium.com/demystifying-cross-entropy-e80e3ad54a8交叉熵由交叉（Cross）和熵（Entropy）两部分组成

liveshow021_jxb·2023-04-12 00:59

一文懂KL散度KL Divergence

一、KL散度的定义KL散度表明概率分布Q和概率分布P之间的相似性，由交叉熵减去熵得到交叉熵和熵的计算如下代入到

liveshow021_jxb·2023-04-12 00:25

问题记录7：Pytorch训练网络模型过程中Loss为负值的问题及其解决方案

复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。训练过程中输出信息如下：输出部分的代码段：forbatch_idx,(data,target)inenumerate

Crazy_Omais·2023-04-11 07:06

为什么模型loss为负

一般loss为负是在loss采用交叉熵的情况下：可以将softmax改为log_softmax

论文复现并优化·2023-04-11 07:32

对于训练时loss出现负值的情况

最有可能是损失函数出现问题，开始只使用交叉熵损失时没有出现过，在加上了diceloss时就出现了问题。于是就去diceloss中寻找原因。

翰墨大人·2023-04-11 07:27

Focal Loss原理及实现

3.1交叉熵损失函数binaryloss3.2FocalLoss的改进4FocalLoss的实现4.1导入库4.2切分数据4.3分训练集和测试集4.4FocalLoss+Lightgbm5写在最后6参考资料

写代码的阿呆·2023-04-11 05:05

多标签损失之Hamming Loss（PyTorch和sklearn）、Focal Loss、交叉熵和ASL损失

多标签损失多标签评价指标之HammingLoss多标签评价指标之FocalLoss多标签分类的交叉熵AsymmetricLoss(ASL)损失各个损失函数的计算公式，网上有很多文章了，此处就不一一介绍了

进阶媛小吴·2023-04-11 05:33

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码

分享给大家，北大教授的一段话：你发现没，喜欢独来独往的人，其实大部分都是品行非常好的人。这些人从来不扎堆，也不搬弄是非。只喜欢一个人，把自己应该干的事干好，享受自己干干净净的精神世界，和干干净净的生活圈子。有点时间就宅在家里，给自己做顿饭，放首喜欢的音乐，

追光者♂·2023-04-10 13:16

CCF 疫情期间网民情绪识别 trick分享

i数据智能上面提到：如果多类别不均衡的话，这时候直接使用神经网络优化交叉熵损失得到的结果，f1显然不是全局最优的，二分类下可以用阈值搜索，如果是多分类怎么做一个阈值搜索呢？

Cingti·2023-04-09 13:23

机器学习-猫狗识别（入门案例）

处理流程：数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失

NewDay_·2023-04-09 08:45

VAE 理论推导及代码实现

VAE理论推导及代码实现熵、交叉熵、KL散度的概念熵（Entropy)假设p(x）是一个分布函数，满足在x上的积分为1，那么p(x)p(x)p(x)的熵定义为H(p(x))H(p(x))H(p(x))，

发呆的比目鱼·2023-04-09 02:40

机器学习基础之交叉熵与均方误差

机器学习基础之交叉熵与均方误差我们都知道，对于分类任务，可以选用交叉熵做为模型的损失函数；对于回归任务，可以选用MSE来作为模型的损失函数。

sunny4handsome·2023-04-09 01:14

算交叉熵lossFunction报错“1D target tensor expected, multi-target not supported”的解决办法

用pytorch完成字符识别分类任务时，发现loss=lossFunction(out,labels)报错同样的代码在MNIST数据集上就没有报错，原因是数据载入类型不符合规范输入labels维度应该为1维，且精度不能是Double，必须换成long修改后的数据导入代码：dataset=pandas.read_csv('letter-recognition.data',header=None)da

道理我都懂，但我就是不会编·2023-04-09 00:31

成功解决：计算交叉熵lossFunction报错“1D target tensor expected, multi-target not supported”的解决办法

https://blog.csdn.net/weixin_43429591/article/details/107047895

新奥尔良仙·2023-04-09 00:00

1D target tensor expected, multi-target not supported

pytorch交叉熵损失计算时报错了：1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupportedif__name__=='__main__':importtorchloss_fn

AI视觉网奇·2023-04-09 00:25

熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍

本文转载自：https://www.cnblogs.com/liuxiaochong/p/14354568.html让我们试着去理解最广泛使用的损失函数-交叉熵。

牛肋排·2023-04-09 00:46

pytorch深度学习实践_p6_用pytoch实现logistic回归

知识点补充torch.nn.BCELoss(size_average=False)求交叉熵的函数实现的步骤preparedataset准备数据集designmodelusingclass使用类来设计模型

L_halley·2023-04-08 13:06

【机器学习】P6 逻辑回归的损失函数以及梯度下降

逻辑回归的损失函数以及梯度下降逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归的Cost逻辑回归的梯度下降总公式推导公式梯度下降动画效果展示Reference逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习算法，其损失函数采用交叉熵

脚踏实地的大梦想家·2023-04-08 13:05

交叉熵

1.信息量信息量与事件发生的概率成反比。如：事件1：明天太阳正常升起。该事件发生的概率P=1，因此信息量为0。事件2：天气预报说明天要下雨。本来我们不知道明天天气，但是通过这句话消除了部分不确定性，因此它具有一定的信息量。信息量的计算：。2.信息熵信息熵是所有信息量的期望。事件序号事件概率信息量1明天下雨0.6-log(0.6)2明天不下雨0.4-log(0.4)3.相对熵（KL熵）衡量同一变量在

不烫的热水袋·2023-04-08 02:46

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Loss Functions(14)

nn.CrossEntropyLoss该准则计算输入对数和目标之间的交叉熵损失。nn.CTCLoss联结主义时间分类丢失。

发呆的比目鱼·2023-04-08 00:54

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

错误是在loss.backword()这一行发生的，但是在debug时发现在loss.backword()之前变量就已经出现错误了，如下图：这是求完交叉熵损失的结果，代码如下：说明问提出在s_output

yeeanna·2023-04-06 19:21

【ESP32】ESP32-Face人脸识别过程概述

在训练中，使用ArcFace算法，而不是传统的Softmax函数和交叉熵损失函数。为

嵌入式电子信息爱好者·2023-04-06 01:00

【机器学习】分类模型评价指标（混淆矩阵、ROC）--学习笔记

分类模型的评价指标：交叉熵、混淆矩阵、ROC曲线交叉熵混淆矩阵（本身不是评价指标，只是一个特殊的矩阵）准确率（Accuracy）精准率（Precision）召回率（Recall）F1值（F1-score

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:20

【机器学习】Logistic回归---学习笔记

Logistic回归学习笔记Logistic回归学习线路预备知识：建议先去B站学习一下信息量，熵，BL散度，交叉熵的概念。

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:31

【剑指offer】1*1卷积的作用

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数文章目录系列文章目录增加网络深度（增加非线性映射次数）升维或降维跨通道的信息交互减少卷积核参数（简化模型）增加网络深度（增加非线性映射次数）首先直接从网络深度来理解

.别拖至春天.·2023-04-05 12:47

【剑指offer】交叉熵损失函数

系列文章目录梯度消失和梯度爆炸BN层详解文章目录系列文章目录什么是交叉熵损失函数详细解释推导过程交叉熵损失函数在单标签分类任务中的使用（二分类任务包含在其中）交叉熵损失函数在多标签分类任务中的使用Pytorch

.别拖至春天.·2023-04-05 12:16

【剑指offer】BN层详解

【剑指offer】系列文章目录梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数文章目录【剑指offer】系列文章目录BN层的本质原理BN层的优点总结BN层的过程代码实现BN层的本质原理BN层（BatchNormalizationLayer

.别拖至春天.·2023-04-05 12:45

【剑指offer】梯度消失和梯度爆炸

【剑指offer】系列文章目录BN层详解交叉熵损失函数文章目录【剑指offer】系列文章目录梯度消失和梯度爆炸为什么会产生梯度消失和梯度爆炸代码示例梯度消失和梯度爆炸梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络中常见的问题

.别拖至春天.·2023-04-05 11:57

Raki的读paper小记录：Online Continual Learning through Mutual Information Maximization

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务OCL已有方法和相关工作面临挑战为了学好新的任务，模型需要修改参数，这导致了CF创新思路利用用互信息最大化，减少由交叉熵导致的特征

爱睡觉的Raki·2023-04-05 09:00

推荐频道

交叉熵