Cross-entropy

【机器学习基础】对 softmax 和 cross-entropy 求导

目录符号定义对softmax求导对cross-entropy求导对softmax和cross-entropy一起求导References在论文中看到对softmax和cross-entropy的求导，一脸懵逼
weixin_30496431·2020-06-27 20:55

深度学习笔记（七）：正则化

拿之前的损失函数:交叉熵(cross-entropy)来举例子，
放不完的风筝·2020-06-27 05:17

常见损失汇总

文章目录回归模型的损失函数L1正则损失函数（即绝对值损失函数）L2正则损失函数（即欧拉损失函数）Pseudo-Huber损失函数分类模型的损失函数Hinge损失函数两类交叉熵（Cross-entropy
BlackEyes_SGC·2020-06-27 00:51

机器学习常用性能指标及sklearn中的模型评估

性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化的loss函数，因此采用如cross-entropy,rmse等“距离”可微函数作为优化目标
涵星同学·2020-06-26 11:24

机器学习系列（三）——目标函数、损失函数以及代价函数

4.代价函数4.1为什么要使用代价函数4.2目标函数的作用原理4.3为什么目标函数是负的4.4常见的目标函数4.4.1**二次代价函数（quadraticcost）**：4.4.2**交叉熵代价函数（cross-entropy
Way_X·2020-06-25 22:22

多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导

请参考文章:Python和PyTorch对比实现多标签softmax+cross-entropy交叉熵损失及反向传播有关softmax的详细介绍,请参考:softmax函数详解及反向传播中的梯度求导有关cross-entropy
BrightLampCsdn·2020-06-24 18:21

Cross-Entropy Method (CEM, 交叉熵方法) 与强化学习

转自：https://the0demiurge.blogspot.com/2017/08/cross-entropy-method-cem.html前言之前阅读DeepReinforcementLearning:PongfromPixels的时候，作者在文中最后提到“OneshouldalwaystryaBBgunbeforereachingfortheBazooka.InthecaseofRei
mmc2015·2020-06-24 15:36

3.2 tensorflow实现softmax regression识别手写数字

28x28灰色图像，55000个训练集，10000个测试集，5000个验证集；SoftmaxRegression模型：将可以判定为某类的特征相加，将这些特征转化为判定是这一类的概率；lossfunction:cross-entropy
小小白在路上·2020-06-23 22:37

Softmax && Cross-entropy Error

softmax函数，被称为归一化指数函数，是sigmoid函数的推广。它将向量等比压缩到[0,1]之间，所有元素和为1.图解：Example：softmax([1,2,3,4,1,2,3])=[0.024,0.064,0.175,0.475,0.024,0.064,0.175]Code:importnumpyasnpdefsoftmax(x):c=np.max(x,axis=x.ndim-1,ke
anyi6536·2020-06-22 14:38

Tensorflow入门2（模型训练，模型评估）

常用的一个好用的成本函数叫交叉熵（cross-entropy）（感觉回到了高等热力学）。交叉熵产生于信息论里面
ZZMJ_F·2020-06-22 09:45

Softmax与Cross-entropy的求导

引言在多分类问题中，一般会把输出结果传入到softmax函数中，得到最终结果。并且用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下，softmax如何求导。对softmax求导softmax函数为:yi=ezi∑k=1Kezky_i=\frac{e^{z_i}}{\sum_{k=1}^Ke^{z_k}}yi=∑k=1Kezkezi这里KKK是类别的总数，接下来求yiy_iyi对某个输
愤怒的可乐·2020-06-21 15:13

有哪些「魔改」损失函数，曾经拯救了你的深度学习模型？

我们不应该把Loss函数限定在Cross-Entropy和他的一
视学算法·2020-06-15 11:00

tensorflow 实现一个Softmax Regression

784])W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b=tf.Variable(tf.zeros([10]))y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)定义cross-entropy
Do_More·2020-03-26 08:59

为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价

https://www.zhihu.com/question/65288314知乎上第一条和第二条回答的不错在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下：信息流forwardpropagation，直到输出端；定义损失函数L(x,y|theta)；误差信号backpropagation。采用数学理论中的“链式法则”，求L(x,y|theta)关于参数theta的梯
只为此心无垠·2020-03-20 11:41

编程基础教程

入门练手TensorFlow-From-Zero-To-One100个python练手题为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？
EdwardMa·2020-03-07 04:23

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?
静默zzzz·2020-02-28 06:34

二次代价函数、交叉熵(cross-entropy)、对数似然代价函数（log-likelihood cost）(04-1)

二次代价函数$C=\frac{1}{2n}\sum_{x_1,...x_n}\|y(x)-a^L(x)\|^2$其中，C表示代价函数，x表示样本，y表示实际值，a表示输出值，n表示样本的总数；整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来，再除以2求一下均值。为简单起见，先看下一个样本的情况，此时二次代价函数为：$C=\frac{(y-a)^2}{2}$$a=\sigma(z),z=\sumw_j*x_
wsg_fun·2020-02-23 00:00

domain文献总结-重于结论（2018-11-17更新）

这个现象表明类似于cross-entropy这样的损失函数不是对泛化能力的可信赖的indicator，这就导致一个关键的问题：泛化的gap该如何从训练集和网络参数预测。本
EdwardMa·2020-02-07 04:47

信息论相关概念：熵 交叉熵 KL散度 JS散度

.信息量(熵)2.KL散度3.交叉熵4.JS散度机器学习基础--信息论相关概念总结以及理解摘要：熵（entropy）、KL散度（Kullback-Leibler(KL)divergence）和交叉熵（cross-entropy
zhoubin_dlut·2020-01-07 21:00

多分类任务为什么用softmax而不用其他归一化方法

原因之二在于，多类分类问题的目标函数常常选为cross-entropy，即L=-\Sigma_kt_klogP(y=k)，其中目标类的t_k等于1，其它类的t
yalesaleng·2019-11-28 07:14

softmax、one-hot和cross-entropy，一般组合使用

"原来CrossEntropyLoss()会把target变成ont-hot形式（网上别人说的，想等有时间去看看函数的源代码随后补充一下这里），我们现在例子的样本标签是4（从0开始计算）。那么转换成one-hot编码就是【0，0，0，0，1】......"分类问题和回归问题是监督学习的两大种类：分类问题的目标变量是离散的；回归问题的目标变量是连续的数值。神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数
tony2278·2019-11-18 09:47

ACE：Aggregation Cross-Entropy for Sequence Recognition（聚合交叉熵） ---- 论文阅读笔记

聚合交叉熵（AgregationCross-Entropy，ACE）论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.08364论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_38007695/article/details/96876075CTC和注意力机制问题：前向后向算法实现复杂，导致大量的计算消耗；很难应用与2D预测问题；注意机制依赖于其注意模块来进行标签对齐，导
CharlesWu123·2019-07-22 20:14

math: 交叉熵（Cross-Entropy）

0.交叉熵（Cross-Entropy）假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q，其中p为真实分布，q为非真实分布。
DinnerHowe·2019-07-13 16:13

math: 交叉熵（Cross-Entropy）

0.交叉熵（Cross-Entropy）假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q，其中p为真实分布，q为非真实分布。
DinnerHowe·2019-07-13 16:13

softmax求导、cross-entropy求导及label smoothing

softmax求导softmax层的输出为其中，表示第L层第j个神经元的输入，表示第L层第j个神经元的输出，e表示自然常数。现在求对的导数，如果j=i，1如果ji，2cross-entropy求导lossfunction为对softmax层的输入求导，如下labelsmoothing对于groundtruth为one-hot的情况，使用模型去拟合这样的函数具有两个问题：首先，无法保证模型的泛化能力
Peyton_Li·2019-07-08 11:00

sigmoid作为激活函数时使用交叉熵损失函数cross-entropy原由

在大多数使用sigmoid作为激活函数时，神经网络中通过使用交叉熵损失函数cross-entropy可使网络参数能够快速的从错误中学习问题，使梯度下降中权值w以及偏秩b的下降速率得以提升，即可较为快速的得出网络结果
lzzdflg·2019-06-24 12:14

softmax with cross-entropy loss求导(转载＋细节整理)

softmax函数softmax(柔性最大值)函数，一般在神经网络中，softmax可以作为分类任务的输出层。其实可以认为softmax输出的是几个类别选择的概率，比如我有一个分类任务，要分为三个类，softmax函数可以根据它们相对的大小，输出三个类别选取的概率，并且概率和为1。即总共有kkk类,必有:∑k=1Cyi=1\sum_{k=1}^Cy_i=1k=1∑Cyi=1为了方便下面的推导，先来
俞驰的博客·2019-06-05 18:45

经典损失函数——交叉熵损失函数（cross-entropy loss function）

为了更好的理解交叉熵的意义，先介绍一下相对熵的概念1、相对熵基本概念相对熵又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence），用来描述两个概率分布的差异性。假设有对同一变量xxx的q(x)q(x)q(x)和p(x)p(x)p(x)两个概率分布,那么两者之间的相对熵可由以下定义：DKL(p∥q)=∑i=1Np(xi)log⁡(p(xi)q(xi))D_{KL}(p\|q)=\su
IOEvan·2019-05-07 19:06

TensorFlow学习（3）二次代价函数和交叉熵代价函数

梯度比较小，权值调整比较小，调整方案合理假如我们的目标是收料到0，A点为0.82距离目标近，梯度比较大，权值调整比较大，B点为0.98距离目标远，梯度比较小，权值调整比较小，调整方案不合理交叉熵代价函数（cross-entropy
换头像真麻烦·2019-05-05 12:45

损失函数 one-hot + softmax + cross-entropy 组合

分类问题和回归问题是监督学习的两大种类：分类问题的目标变量是离散的；回归问题的目标变量是连续的数值。神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。回归问题解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归问题。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意实数。解决回顾问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。对于回归问题，常用的损失函数是均方误差（
SpikeKing·2019-01-28 16:57

Tensorflow——MNIST手写数字数据集识别分类，准确率达到98%以上的方法实验

（每迭代一次，按公式减小学习率，目的为了使得收敛速度更快）；将Dropout算法引入，但是并不使用它（keep_prob设置为1.0），只为了说明此项也是可以更改的，对准确率都一定的影响；使用交叉熵（cross-entropy
鬼 | 刀·2019-01-10 11:49

Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现多标签softmax+cross-entropy交叉熵损失函数及其反向传播.相关原理和详细解释,请参考文章:多标签softmax+cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导系列文章索引:https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981正文importtorc
BrightLampCsdn·2018-11-14 21:14

Python和PyTorch对比实现cross-entropy交叉熵损失函数及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现cross-entropy交叉熵损失函数及其反向传播.相关原理和详细解释,请参考文章:通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数系列文章索引:
BrightLampCsdn·2018-11-13 16:10

信息论-熵

信息论-熵1.熵（Entropy）2.交叉熵（Cross-Entropy）3.KL散度(KLdivergence)3.1KL散度、交叉熵与机器学习3.2KL散度的非负性4.联合熵、条件熵5.互信息（MutualInformation
doingoogle·2018-11-11 11:25

softmax loss 与cross-entropy loss的区别

Technicallynobecause"softmaxloss"isn'treallyacorrectterm,and"cross-entropyloss"is.Socross-entropylossisreallythecorrecttermtousewhendescribingthefunction:Thesoftmaxclassifierisalinearclassifierthatuse
Takoony·2018-09-04 09:30

信息熵、交叉熵与相对熵(KL散度)的关系，还介绍了联合信息熵和条件熵、互信息（信息增益）的概念

@(关于机器学习的其他)[KL散度][信息熵][交叉熵]1、信息量2、信息熵3、交叉熵cross-entropy3.1交叉熵cross-entropy在机器学习领域的作用4、相对熵（KL散度）4.1相对熵
AndrewHR·2018-08-30 22:38

深度学习——优化方法

（2）反向传播更新w和b的函数有：实际值与预测值之差的二次函数、cross-entropy函数、log-likelyhood函数等。
qccz123456·2018-08-25 11:48

深入析构 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function） 优化器

信息论交叉熵代价函数（Cross-entropycostfunction）的数学意义：数学意义：用于度量两个概率分布间的差异信息，与二次代价函数比较：二次代价函数不考虑概率性，在几何上的解释：二次闵可夫斯基距离：欧式距离，在处理数据的bool尔值类型和联系性数据特征时，连续性数据可以采用一次代价函数：曼哈顿距离。非连续性函数采用二次。因此，在处理连续性数据特征和非连续性特征的数据同时，可以采用两者
kennyadelaide·2018-04-04 10:52

交叉熵损失（Cross Entropy Loss）计算过程

在机器学习中（特别是分类模型），模型训练时，通常都是使用交叉熵（Cross-Entropy）作为损失进行最小化：CE(p,q)=−∑i=1Cpilog(qi)CE(p,q)=−∑i=1Cpilog(qi
加勒比海鲜·2018-02-04 02:51

2线性分类器基本原理-2.3线性分类器之SoftMax和交叉熵损失(Cross-Entropy)

图像分类器模型的整体结构：交叉熵（Cross-Entropy）损失和SoftMaxSVM是最常用的两个分类器之一，而另一个就是Softmax分类器，它的损失函数与SVM损失函数不同。
hongxue8888·2017-12-05 15:43

深度学习基础理论探索(二)： cross-entropy损失函数的前世今生

前面我们讲到，克服梯度消失有两个方向，1.用rule激活函数。2.改进损失函数用cross_entropy。ok,首先我们先看为什么代价损失函数可以用Cross_entropy.以前使用的二次代价函数很好理解：即：计算值与真实值的残差。它有两个特点：1.损失函数永远大于0.2.计算值与真实值越接近，损失函数越小。两者差距越大，损失函数越大。我们现在假设这是损失函数的基本要求。那cross-entr
尹宇阳·2017-10-16 22:11

Caffe Loss层 - SigmoidCrossEntropyLossLayer

(−x))−1=11+exp(−x)y=(1+exp(−x))−1=11+exp(−x)该激活函数随着值远离0，会出现梯度消失.2.SigmoidCrossEntropyLossLayer计算交叉熵(cross-entropy
AIHGF·2017-08-14 14:39

理解交叉熵损失（Cross-Entropy）

理解交叉熵损失字符集编码字符集编码的意义在于将数据集进行有效压缩。假设在一个文档中只出现了a、b、c、d、e5种字符，其占比如下表：字符abcde占比0.10.10.20.20.4最容易想到的编码方式，5个字符，需要3个bit位，故：字符abcde单个字符编码长度期望值编码0000010100111003但是这并不是最优的编码方式，例如：字符abcde单个字符编码长度期望值编码1111111011
饺子醋·2017-06-28 16:11

基于keras的深度学习（1）（转）

softmax示意图softmax示意图softmax输出层示意图2.损失函数交叉熵（cross-entropy）就是神经网络中常用的损失函数。对于
gjq246·2017-05-09 16:58

Softmax求导计算

分类器总的类别概率的和为1求导：1.当前类别的概率值对当前输入参数的求导，即dyi/dzi求导类型为计算过程如下：2.当前节点的概率值对其它节点的输入参数求导，即dyj/dyi求导类型为计算过程如下代价函数使用互熵求cross-entropy
373955482·2017-05-07 00:28

（译）神经网络基础（2）：Softmax 分类函数

Softmax分类函数本例子包括以下内容:*softmax函数*交叉熵（Cross-entropy）损失函数在上一个例子中，我们介绍了如何利用logistic函数来处理二分类问题。
永永夜·2017-05-05 16:58

TensorFlow－1: 如何识别数字

主要步骤：获得数据：fromYannLeCun’swebsite建立模型：softmax定义tensor，variable：X，W，b定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradientdescent
Alice熹爱学习·2017-04-26 10:50

TensorFlow－1: 如何识别数字

主要步骤：获得数据：fromYannLeCun’swebsite建立模型：softmax定义tensor，variable：X，W，b定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradientdescent
aliceyangxi1987·2017-04-26 10:00

瞎谈CNN：通过优化求解输入图像

FromBeijingwithLove机器学习和优化问题很多机器学习方法可以归结为优化问题，对于一个参数模型，比如神经网络，用来表示的话，训练模型其实就是下面的参数优化问题：其中L是lossfunction，比如神经网络中分类常用的cross-entropy
muzili12a3·2017-03-12 17:55

TensorFlow 实战（一）—— 交叉熵（cross entropy）的定义

对多分类问题（multi-class），通常使用cross-entropy作为lossfunction。
Inside_Zhang·2017-03-11 09:11
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