摘要1，引言2，相关工作3，网络架构3.1，Backbone3.2，Neck3.3，Head4，FocalLoss4.1，CrossEntropy4.2，BalancedCrossEntropy4.3，

打包进入一个文件https://www.cnblogs.com/wushaogui/p/9142019.html3、del清除占用内存4、常用库之间关系与区别5、sparse_categorical_crossentropy

前言一，anchorbox三，IOU三，FocalLoss3.1，CrossEntropy3.2，BalancedCrossEntropy3.3，FocalLossDefinition四，NMS4.1，

小白的神经网络学习笔记文章目录小白的神经网络学习笔记一.环境配置二.感知器（Perceptron）单层感知器多层感知器（MLP，MultilayerPerceptron）Keras实现三.逻辑回归与交叉熵关于sparse_categorical_crossentropy

我在进行一个小的实验时突然发现了两个不同的结果，在进行首先体识别的任务中。这是一个多分类的问题，它总共有10类。一开始我只是为了验证一下实验的效果，就直接在网络上找了一个代码然后就直接对着这个代码跑了。最后实验也跑通了。最后发现了一个特征奇怪的问题。当我直接跑这个代码的时候发现准确度很高，而且出奇的稳定。没有多少波动。当我从别的地方import一个网络运行时发现结果差别很大。我检查了两个代码发现没

sigmoid/softmax指数运算溢出问题sigmoid/softmax指数运算溢出问题解决sigmoidsigmoidsigmoid函数溢出问题解决LR模型中计算crossentropy溢出问题解决

1,sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy的区别对应解决这类问题:“logitsandlabelsmusthavethesamefirstdimension

在训练神经网络时后期出现震荡，不能收敛到一个较好的值，查找原因发现学习率中的步长一直为0.001，可是设置了自动调节学习率的函数呀，具体见下述代码：model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy

默认将下载来的数据集放在了"~/.keras/datasets"目录下例如，在Winodws下，这个文件夹一般为“C:\Users\Administrator\.keras\datasets”categorical_crossentropy

项目一手写数字识别上文回顾，目前已经揭晓了CNN、DataLoader、Dataset、SGD、CrossEntropy、Square_error_cost的使用方式，最后还有一点点首尾工作就完成了第一阶段初识框架

、平方损失1.2平均绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1L1_Loss和L2_Loss的公式2.2几个关键的概念1、鲁棒性（robustness）2、稳定性三、smoothL1损失函数四、Crossentropy

keras.utils.to_categorical这个方法，源码中，它是这样写的：Convertsaclassvector(integers)tobinaryclassmatrix.E.g.forusewithcategorical_crossentropy

线性回归使用均方差作为损失函数较合适，而逻辑回归若使用均方差作为损失函数会使得训练变慢，因为实际值减去预测值平方后的结果可能会非常小；逻辑回归使用交叉熵作为损失函数，p(x)为概率对应TensorFlow里binary_crossentropy

1、损失函数loss用于定义网络输出结果与正确结果之间的误差的函数，常用损失函数为均方差（MSE）和交叉熵（CrossEntropy）。一般均方差用于回归问题，交叉熵用于分类问题。

目录前言均方误差（MSE）平均绝对误差（MAE）二元交叉熵（tf.keras.losses.binary_crossentropy）多分类交叉熵（tf.keras.losses.categorical_crossentropy

损失函数(loss)：预测(y)与已知答案(y_)的差距神经网络优化的目标就是想找到某一套参数使损失函数最小主流的loss计算有三种均方误差mse(MeanSquaredError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy

本次介绍损失函数有：均方误差（mse，MeanSquaredError）、自定义、交叉熵(ce,CrossEntropy)均方误差（y_表示标准答案，y表示预测答案计算值）tensorFlow:lose_mse

文章目录引入实验一实验二结论引入在MNIST手写体实验中，关于在交叉熵损失函数计算误差时，神经网络输出为10个，当标签设置为何种情况时才能满足交叉熵损失函数的计算公式，来探究这个问题。实验一直接打印出每个数据的标签内容代码如下：importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transformstransform=transforms.Compose([#设置预处

参考链接1参考链接2参考链接3参考链接4（一）什么是Sigmoid函数和softmax函数？提到二分类问题容易想到逻辑回归算法，而逻辑回归算法最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0,1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数和softmax函数刚好具有这样的功能。1.1Sigmoid函数Sigmoid=多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。构建分

手写交叉熵CrossEntropyLossFunction，针对分割任务，2D-Tensor最近准备在crossentropy的基础上自定义lossfunction，但是看pytorch的源码Python

而传统的多标签分类中，通常是在最后一层对每个分类标签使用sigmoid_crossentropy_loss来计算损失，然后将损失求和，同时计算每个分类标签的概率，忽略了标签之间的关联性。

文章目录@[toc]一.熵概述二.常用熵介绍2.1信息熵2.2交叉熵(crossentropy):2.3相对熵(relativeentropy):2.4JS散度（Jensen-Shannondivergence

lr这一参数重命名为leraning_rate，因此将leraning_rate重新改为lr即可解决报错问题#keras=2.2.4写法model.compile(loss='categorical_crossentropy

在采用pytorch进行训练时，最后计算crossentropy损失时会报错。

binary_crossentropy（二元交叉熵）的定义https://www.cnblogs.com/sunrise-keephungary/p/10056027.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/98785902https://blog.csdn.net/zyoung17/article/details/108430465?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-5&spm=1001.2101.3001.4242#Softmaxandcrossen

tensorflow2.0中，使用模块model.compile时，需要选择损失函数，例如：model.compile(optimizer=‘Adam’,loss=‘sparse_categorical_crossentropy

model.compile()函数model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4),loss=’binary_crossentropy’,metrics=[‘accuracy’

多分类和交叉熵：（前面层还是用sigmoid，最后一层用softmax）softmax分类器多分类问题需要满足的条件（离散分类）：第一概率要大于0；第二和为1使用交叉熵损失时，神经网络的最后一层是不需要激活的拿到一个图片后，分两步操作：第一步先用transforms.ToTensor():方法将图片转换成PyTorch里的张量；第二步用transforms.Normalize()把其切换到0~1分

SoftmaxMulti-ClassClassifier多分类器MNIST数据集Fashion-MNIST数据集FlattenOne-HotEncodingSoftmax介绍应用Softmax实现多分类交叉熵（CrossEntropy

是通过geometrictransformation将one-class的normaldata转成multi-class,用标准的crossentropy训练分类器，进行分类取得的结果就很惊艳。

损失函数（loss）：预测值y与已知答案y_的差距：NN优化目标：loss最小；1.mse(均方误差)2自定义3.ce(CrossEntropy)均方误差mse:loss_mse=tf.reduce_mean

spm=1001.2014.3001.5501知乎资源：【损失函数合集】超详细的语义分割中的Loss大盘点LovaszSoftmax多分类时，LovaszSoftmax的效果优于CrossEntropy

目录前言1.crossentropy交叉熵2.dicecoefficient3.focalloss参考前言  语义分割任务可以看作像素级的分类任务，在设计基于语义分割的深度学习架构时，尤其是在伪装目标分割的特殊场景下

文章目录一、Softmax介绍1.1Softmax的形式1.2一些问题1.2.1为什么训练阶段需要Softmax层？推理阶段通常不使用Softmax层？二、交叉熵损失（CrossEntropyLoss）2.0信息熵2.0.0定义：2.0.1KL散度（Kullback–Leiblerdivergence）2.0.2JS散度（Jensen-Shannondivergence）2.0.3KL散度和JS散

前言在处理分类问题的神经网络模型中，很多都使用交叉熵(crossentropy)做损失函数。

分类交叉熵是一种用于多类分类任务的损失函数。在这些任务中，一个示例只能属于许多可能类别中的一个，模型必须决定哪个类别。形式上，它旨在量化两种概率分布之间的差异。分类交叉熵的数学计算方式：交叉熵损失函数通过计算以下和来计算示例的损失：根据公式我们可以发现，因为yi,要么是0，要么是1。而当yi等于0时，结果就是0，当且仅当yi等于1时，才会有结果。也就是说categorical_crossentro

当然，CrossEntropy（以下简称“CE”）的作用不仅仅是在简单的分类任务里，比如最近大火的图文多模态模型CLIP就用到CE来进行对比学习，稍微改造一下变成SymmetricalCrossEntropy

文章目录题目问题CrossEntropy'bool'objectisnotiterable常见函数作用代码运行结果总结题目'''Description:rnn--重新温习实现MNIST手写体识别Autor

分类损失CEloss，交叉熵损失CE/BCE（crossentropy/binarycrossentropy）交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它

自定义损失函数载入模型失效解决方案defsum_loss(inputs):ctr_true,ctr_pred,ctcvr_true,ctcvr_pred=inputsctr_loss=tf.keras.losses.binary_crossentropy

如：回归到多类分类均方损失对类别进行一位有效编码使用均方损失训练最大值作为预测更置信的识别正确类校验输出匹配概率（使输出非负，和为1）概率y和y_bar的区别作为损失交叉熵（crossentropy）衡量两个概率的区别

NLP常用损失函数代码实现  NLP常用的损失函数主要包括多类分类（SoftMax+CrossEntropy）、对比学习（ContrastiveLearning）、三元组损失（TripletLoss）和文本相似度

项目场景：tensorflow，使用sparse_categorical_crossentropy损失函数报错原因问题描述：fromkerasimportoptimizersoptimizer=optimizers.rmsprop_v2

十三、堪培拉距离(CanberraDistance)十四、布雷柯蒂斯距离(BrayCurtisDistance)十五、交叉熵(CrossEntropy)十六、相对熵(relativeentropy)十七

参考：softmax+log=logsoftmax,logsoftmax+nllloss=crossentropy_LUQC638的博客-CSDN博客importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF

torch.nn和torch.nn.functional都可以进行dropout,relu,crossentropy，log_softmax等操作。

李宏毅机器学习2021学习笔记（1）：CNN1.评价指标：交叉熵（Crossentropy）2.CNN本质：读取局部特征3.Receptivefield与StrideReceptivefiled:CNN

使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.2.Lossfunction-CrossEntropy

分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）和Softmax交叉熵交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。