Cross-entropy

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。其基本概念如下：1.基本解释：交叉熵损失函数衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在分类问题中，通常有一个真实的类别标签，而模型会输出一个概率分布，表示样本属于各个类别的概率。交叉熵损失函数通过比较这两个分布来计算损失，从而指导模型的优化。具体来说，对于二分类问题，真实标签通常表
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。交叉熵损失是最重要的成本函数。它用于优化分类模型。对交叉熵的理解取决于对Softmax激活函数的理解。我在下面写了另一篇文章来涵盖这个先决条件考虑一个4类分类任务，其中图像被分类为狗、猫、马或猎豹。上图中，Soft
或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

神经网络分类与回归任务

损失函数：分类任务常用交叉熵损失函数（Cross-Entropy），回归任务可以使用均方误差（MSE）等。优化器：常见的有梯度下降
不做梵高417·2023-12-30 10:04

【论文简述】Rethinking Cross-Entropy Loss for Stereo Matching Networks（arxiv 2023）

一、论文简述1.第一作者：PengXu2.发表年份：20233.发表期刊：arxiv4.关键词：立体匹配，交叉熵损失，过渡平滑和不对准问题，跨域泛化5.探索动机：立体匹配通常被认为是深度学习中的一个回归任务，通常采用平滑L1损失结合Soft-Argmax估计器来训练网络，达到亚像素级的视差精度。然而，平滑L1损失缺乏对代价体的直接约束，在训练过程中容易出现过拟合。Soft-Argmax是基于网络输
华科附小第一名·2023-12-29 15:58

机器学习：手撕 cross-entropy 损失函数

本文尝试理解下cross-entropy的原理，以及关于它的一些常见问题。
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:01

论文阅读 【77】A Ranking-Based Cross-Entropy Loss for Early Classification of Time Series，SCI 一区

ARanking-BasedCross-EntropyLossforEarlyClassificationofTimeSeriesIEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS，SCI一区Earlyclassificationoftimeseries(ECTS)旨在在观察完整数据之前对时间序列进行分类。它在时间敏感的应用中至关重要，如重症监护病
WXiujie123456·2023-11-15 10:49

理解交叉熵(Cross Entropy)

交叉熵（Cross-Entropy）是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中，交叉熵通常用于损失函数，用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。
老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

【机器学习】log loss、logistic loss与cross-entropy的关系

结论：logloss就是cross-entropy。二分类时，cross-entropy等价于logisticloss，算是一种特例情况。
sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)

文章目录1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)先用softmaxfunction把score变成probabilities。再用交叉熵损失函数来进行Loss的计算
???/cy·2023-11-02 10:50

交叉熵理解

似然值最大对应交叉熵最小，求交叉熵最小可用拉格朗日乘子法：参考：为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？-灵剑的回答-知乎如何理解拉
漫彻思特·2023-10-27 04:32

常见的损失函数介绍

文章目录深度学习中的损失函数常用的损失函数1.均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）2.交叉熵损失函数（Cross-Entropy，CE）3.对数损失函数（LogarithmicLoss
百年孤独百年·2023-10-24 03:15

逻辑回归评分卡

文章目录一、基础知识点(1)逻辑回归表达式(2)sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy,交叉熵损失函数)交叉熵求导准确率计算评估指标二、导入库和数据集导入库读取数据三、分析与训练四
育林·2023-10-06 14:55

手撸交叉熵损失函数Cross-entropy loss function

损失函数是用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。损失函数越好，通常模型的性能也越好。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数：经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别。结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）本质上是一种对数似然函数，可用于二分类和多分类任务中。（1）二分类问题中的loss函数（输入数据是so
是Billy呐~·2023-09-08 10:05

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在深度学习中常用的损失函数之一，它适用于分类问题。交叉熵损失函数的作用是衡量预测结果与真实标签之间的差距，从而用于模型的优化。越接近真实标签，损失越小。在交叉熵损失函数中，损失值越接近0，表示模型的预测越接近真实标签。例如：-1和-100。-1更接近0所以它比-100更接近真实标签。
辉小歌·2023-09-08 10:03

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

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

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
Yuerya.·2023-07-29 04:29

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

【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

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，在机器学习中常常被定义为损失函数的目标。在二分类任务中，更有二分类交叉熵作为训练目标函数。一、熵的表达式在前文一文懂熵Entropy_liveshow021_jxb的博客-CSDN博客中，指
liveshow021_jxb·2023-04-12 00:59

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记8-模型训练不起来问题(分类，Loss对结果也会有影响)

softmax和cross-entropy
好学的同学·2023-04-08 13:15

【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（Cross-Entropy
脚踏实地的大梦想家·2023-04-08 13:05

常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）

常用损失函数总结（L1loss、L2loss、NegativeLog-Likelihoodloss、Cross-Entropyloss、HingeEmbeddingloss、Margi）损失函数分类与应用场景损失函数可以分为三类：回归损失函数(Regressionloss)、分类损失函数(Classificationloss)和排序损失函数(Rankingloss)。应用场景：回归损失：用于预测连
中科哥哥·2023-04-04 08:31

【长期更新】日常学习中遇到的知识点

以下是学习中顺便记录的自认为比较重要的知识点:1.深究交叉熵损失(Cross-entropy)和平方损失(MSE)的区别2.强化学习中的熵正则化3.GAT图注意力网络—ICLR20184.知识图谱知识表示方法汇总
郝同学·2023-03-30 20:29

softmax、softmax损失函数、cross-entropy损失函数

softmaxsoftmax，顾名思义，就是soft版本的max。在了解softmax之前，先看看什么是hardmax。hardmax就是直接选出一个最大值，例如[1，2，3]的hardmax就是3，而且只选出最大值，非黑即白，但是实际中这种方式往往是不合理的，例如对于文本分类来说，一篇文章或多或少包含着各种主题信息，我们更期望得到文章属于各种主题的概率值，而不是简单直接地归类为某一种唯一的主题。
zhaotun123·2023-03-15 02:21

交叉熵损失函数公式_交叉熵损失函数 与 相对熵，交叉熵的前世今生

0.总结(本文目的是讨论理解一下相对熵(KL)与交叉熵(cross-entropy)的关系，以及相应的损失函数)熵的本质：信息量log(1/p)的期望的期望。
weixin_39801075·2023-01-29 13:31

从0开始，基于Python探究深度学习神经网络

深度学习1.张量2.层（Layer）的抽象3.线性层4.神经网络作为一个层的序列5.损失和优化6.示例：XOR重新实现7.其他激活函数8.示例：重新实现FizzBuzz9.softmax和交叉熵（cross-entropy
AI科技大本营·2023-01-16 13:21

理解Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss

这篇是自己写的torch中的NLLLoss与CrossEntropyLoss_yumao1的专栏-CSDN博客nullhttps://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/852299881.当label为hardlabel的时候CrossEntropyLoss(x,label)=log_softmax(x)+NLLLoss(x,label)2.当la
江汉似年·2023-01-11 23:06

常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）

常用损失函数总结（L1loss、L2loss、NegativeLog-Likelihoodloss、Cross-Entropyloss、HingeEmbeddingloss、Margi）损失函数分类与应用场景损失函数可以分为三类**：回归损失函数(Regressionloss)、分类损失函数(Classificationloss)和排序损失函数(Rankingloss)。**应用场景：回归损失：用
中科哥哥·2023-01-11 23:35

Cross-Entropy（交叉熵）

参考视频：https://www.youtube.com/watch?v=ErfnhcEV1O8信息论Entropy对于一个事件，每传输1bit可将不确定度降低一半对于一个概率为p的事件，需要传递xbit（编码长度）的数据，有p=12xp=\frac{1}{2^{x}}p=2x1故Entropy定义为：H(p)=−Σipilog⁡2(pi)H(p)=-\Sigma_{i}p_{i}\log_{2}
XSomebody·2023-01-11 23:05

Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss

有时候你用交叉熵发现损失值很低但是识别效果就是不好这可能是因为你有多个分类但是却用二元交叉熵的原因。
司南牧·2023-01-11 23:05

分类交叉熵Cross-Entropy

一、简介在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n，设置n个输出节点，这样每个样本神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果，然后我们运用激活函数
青竹aaa·2023-01-11 23:05

使用cross-entropy （交叉熵）定义loss的概率意义

证明：在多分类问题中，交叉熵损失（cross-entropyloss）定义loss是符合概率的。证明：极大似然的表述如下：softmax函数给出了一个向量y^\hat{\mathbf{y}}y^，它是一个概率分布，满足∑1qyj^(i)=1\sum_1^q\hat{y_j}^{(i)}=1∑1qyj^(i)=1，我们可以将其视为“对给定任意输入的每个类的条件概率”。例如P(y=猫∣x)P(y=\t
FibonacciCode·2023-01-11 23:34

交叉熵损失函数Cross-entropy loss及比较

交叉熵损失函数Cross-entropyloss及比较交叉熵和Sigmoid交叉熵和对数损失函数交叉熵和极大似然函数交叉熵和平方差损失函数交叉熵和KL散度、JS散度交叉熵和Sigmoidsigmoid一般在神经网络中作为激活函数，交叉熵作为损失函数。但是交叉熵可以由sigmoid推导而来。交叉熵和对数损失函数两者本质上没有差别。交叉熵和极大似然函数联系：交叉熵可由极大似然函数在伯努利分布的条件下推
bblingbbling·2023-01-11 23:34

Softmax classifier & cross-entropy loss

文章目录IntroFormulationProbabilisticinterpretationMLEInformationtheoryviewKullback-LeiblerdivergencePracticalissues:NumericstabilityPossiblyconfusingnamingconventionsIntroSoftmaxclassifier是基于cross-entrop
一有bug就哭给你看·2023-01-09 19:14

Pytorch实现Softmax和Cross-entropy

Softmax 将输出归一化到（0，1）区间，可以将Softmax输出当作概率，从而使用CrossEntropy计算Loss。defsoftmax(X):X_exp=torch.exp(X)partition=X_exp.sum(1,keepdim=True)returnX_exp/partitionCross-entropy 输出为y_hat[0,0]和y_hat[2,1]内的值。y=torch
NEUMANN2077·2023-01-07 07:34

【论文翻译】年龄估计 CORAL

Rankconsistentordinalregressionforneuralnetworkswithapplicationtoageestimation链接：https://arxiv.org/pdf/1901.07884.pdf摘要在许多现实世界的预测任务中，类的标签包括关于标签之间相对排序的信息，这些信息是常用的损失函数（如多类别交叉熵cross-entropy
ericdiii·2023-01-02 14:28

如何手写softmax函数防止数值溢出？

当我手写cross-entropy的时候，发现有时候竟然会出现error？
花_哥·2022-12-26 16:35

机器学习--决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

参考：机器学习的熵：机器学习各种熵：从入门到全面掌握-知乎(zhihu.com)交叉熵：交叉熵背后的直觉相对熵（KL散度）：相对熵（KL散度）为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？
jiangchao98·2022-12-22 07:34

《PyTorch深度学习实践》自学记录 第六讲 逻辑斯蒂回归

不同分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵BCE
Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

深度学习（一） cross-entropy和sofrmax

Cross-entropy神经网络的学习行为和人脑差的很多,开始学习很慢,后来逐渐增快为什么?
mdzzzzzz·2022-12-16 13:13

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

tf基本知识香农熵交叉熵代价函数cross-entropy卷积神经网络softmax这里用到的tf基本知识tf.tensor-张量,其实就是矩阵。
QRick·2022-12-14 05:35

语义分割中常用的两种损失函数

cross-entropy交叉熵信息量信息量个人理解是指验证信息发生所需要的信息多少，所以一个事件发生的概率越大，它的信息量越小。
四月的友人·2022-12-06 23:32

【图像分类损失】PolyLoss：一个优于 Cross-entropy loss和Focal loss的分类损失

论文题目：《PolyLoss:APolynomialExpansionPerspectiveofClassificationLossFunctions》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.12511.pdf1.简介Cross-entropyloss和Focalloss是损失函数最常见的选择。然而，一个良好的损失函数可以采用更灵活的形式，并且针对不同的任务和数据集应该进行
姚路遥遥·2022-12-04 14:49

交叉熵（cross-entropy）不适合回归问题？

1.为什么均方差（MSE）不适合分类问题？当sigmoid函数和MSE一起使用时会出现梯度消失。原因如下：(1)MSE对参数的偏导(2)corss-entropy对参数的偏导由上述公式可以看出，在使用MSE时，w、b的梯度均与sigmoid函数对z的偏导有关系，而sigmoid函数的偏导在自变量非常大或者非常小时，偏导数的值接近于零，这将导致w、b的梯度将不会变化，也就是出现所谓的梯度消失现象。而
this_is_part_of_life·2022-12-03 22:16

《PyTorch深度学习实践》-B站 刘二大人-day4

逻辑斯蒂回归B站刘二大人的PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL散度，cross-entropy
爱编程的西瓜·2022-11-30 22:24

【机器学习】SVM支持向量机在手写体数据集上进行二分类、采⽤ hinge loss 和 cross-entropy loss 的线性分类模型分析和对比、网格搜索

2022Fall机器学习1.实验要求考虑两种不同的核函数：i)线性核函数;ii)⾼斯核函数可以直接调⽤现成SVM软件包来实现⼿动实现采⽤hingeloss和cross-entropyloss的线性分类模型，并⽐较它们的优劣2.实验内容1）SVM模型的⼀般理论2）采⽤不同核函数的模型和性能⽐较及分析3）采⽤hingeloss的线性分类模型和SVM模型之间的关系4）采⽤hingeloss线性分类模型和
Maxwell-Wong·2022-11-26 23:30

pytorch中实现Balanced Cross-Entropy

当你明白了pytorch中F.cross_entropy以及F.binary_cross_entropy是如何实现的之后，你再基于它们做改进重新实现一个损失函数就很容易了。1、背景变化检测中，往往存在样本不均衡的情况，也就是changedpixel很少，而unchangepixel占据大多数，论文DASNet:DualAttentiveFullyConvolutionalSiameseNetwor
fpan98·2022-11-25 11:27

深度学习笔记--线性代数，概率论，数值计算

eigendecomposition奇异值分解SVD概率论概率分布条件概率（conditionalprobability）期望、方差和协方差常用概率分布贝叶斯定理(Bayes'Rule)信息论基本思想自信息香农熵KL散度交叉熵（cross-entropy
iwill323·2022-11-24 22:37

关于Logistic Regression、Softmax Loss和Cross-entropy的随笔

最近看深度学习图像分类的相关知识的时候，发现对于Softmax损失函数的相关概念没有搞明白，因此讲设计到的相关知识一些梳理，供大家参考。本文以CIFAR-10数据集图片分类任务为例展开，定义第i个输入样本xi，输出yi，图片共有10类（k=0,1,...,c,c=9）LogisticRegressionLogisticRegression作为经典的二分类问题（样本label为0或1）的分类器，本质
ycsun_·2022-11-24 00:28
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