Entropy 第10页

关于entropy的思考

计算a,b的entropyimportnumpyasnpimportscipy.statsasstatsa=[0.8,0.15,0.05]b=[0.5,0.3,0.2]a=np.asarray(a)b=

阮恒·2023-03-29 13:14

YhX.·2023-03-29 05:13

PyTorch学习笔记：nn.CrossEntropyLoss——交叉熵损失

PyTorch学习笔记：nn.CrossEntropyLoss——交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index

视觉萌新、·2023-03-28 23:41

tensorflow 2.0 下 bilstm + attention 实现文本分类 demo

）利用keras里面的layer或者variable，尽量取一个名字，不然多个相同的layer出来，跑的时候会报错2）Bidirectional必须一个正向一个反向3）CategoricalCrossentropylossfun

bamuyy·2023-03-27 12:18

chartgpt 告诉我的，loss 函数的各种知识

一、libtorch中常见的损失函数及其使用场景的总结1.CrossEntropyLoss:CrossEntropyLoss（交叉熵损失）主要用于分类任务。

MYVision_ MY视界·2023-03-26 07:01

最大熵模型

PrincipleofMaximumEntropyTheprincipleofmaximumentropystatesthattheprobabilitydistributionwhichbestrepresentsthecurrentstateofknowledgeab

月婵娟·2023-03-24 11:51

【无标题】

mathfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportsklearn.datasets,sklearn.neighbors,sklearn.tree,sklearn.metrics#计算信息熵defcal_entropy

Butterfffly·2023-03-24 02:49

熵，信息熵，相对熵（KL散度），交叉熵

熵英文：entropy熵是一个物理学概念，它表示一个系统的额不确定性程度，或者说是一个系统的混乱程度。

Wolf 2020·2023-03-23 21:00

熵、条件熵、信息增益（互信息）

当熵中的概率由数据估计(特别是最大似然估计)得到时，所对应的熵称为经验熵(empiricalentropy)。条件熵：在一个条件下，随机变量的不确定性。

Bigvan·2023-03-22 18:07

聚类的外部指标(Purity, ARI, NMI, ACC) 和内部指标(NCC,Entropy,Compactness,Silhouette Index)，附代码 (Python 和 Matlab)

聚类性能评估的外部指标和内部指标，附代码(Python和Matlab)文章目录聚类性能评估的外部指标和内部指标，附代码(Python和Matlab)1外部指标1.1Purity原理解释Python代码Matlab代码1.2ARI原理解释Python代码Matlab代码1.3NMI原理解释Python代码Matlab代码1.4ACCPython代码Matlab代码2内部指标2.1Internalan

阿卡西番茄酱·2023-03-20 07:46

GPT-2隐私泄露论文阅读：Extracting Training Data from Large Language Models

三种典型采样策略：隐私风险文章第5页第二段中提到的memorizedtrainingexample是什么意思ThreatModel&Ethics什么是文本的zlibentropy？

irrationality·2023-03-19 07:58

JVM的随机数与熵池策略

JVM的随机数与熵池策略在apache-tomcat官方文档：如何让tomcat启动更快里面提到了一些启东市的优化项，其中一项是关于随机数生成时，采用的“熵源”(entropysource)的策略。

Undo_0cc6·2023-03-18 11:46

pytorch: n个GPU并行计算时模型输出的batch size等于预定义bs的n倍

我在使用DataParallel进行双GPU训练一个分类模型时，定义batchsize=16，然后遇到错误：计算CrossEntropyLoss时predict与target的batch维度不一致，target

Timeless_·2023-03-17 23:56

机器学习笔记（7）

信息量计算，原理*信息熵*证明0⩽H(p)⩽logn*联合概率，边缘概率*联合熵，条件熵，条件熵公式推导*互信息，互信息公式推导*相对熵，交叉熵*回顾LR中的交叉熵*计算给定数据集中的香农熵1、什么是熵（entropy

trying52·2023-03-17 22:05

利用Rényi entropy度量时频分析中的时频能量聚集度

时频分析（TFA,timefrequencyanalysis）的发展目标之一，就是努力提高时频分辨能力（另一个目标是信号能够被完美重构。做到完美重构的话，可以使得该TFA技术用于信号去噪，模态分解等方面。）。时频谱具有高时频分辨能力，直观地可以理解为时频平面上的高能量聚集性，所以一定程度上，高能量聚集性可以表征高时频分辨能力（高能量聚集性不绝对表示高时频分辨能力，二者没有绝对联系）。在时频分析中，

LIANG静闲·2023-03-17 08:22

自然语言处理（NLP）知识整理及概述（四）

实现的方式有：HiddenMarkovModels(HMM)MaximumEntropy

JudeArcturus·2023-03-16 04:16

2021-03-03

pytorch中NLLLoss函数和CrossEntropyLoss函数的区别：https://www.cnblogs.com/jiading/p/11979391.htmlBiomedicalNamedEntityRecognitionandLinkingDatasets

小小程序员一枚·2023-03-15 10:31

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

【损失函数系列】softmax loss损失函数详解

2.softmaxloss：它是损失函数的一种，是softmax和cross-entropyloss组合而成的损失函数。先看softmax，其

若曦爹·2023-03-15 01:09

医学图像分割中常用的loss函数

BinaryCrossEntropyLoss交叉熵损失比较常用，代码实现：fromkerasimportbackendasKdefbinary_crossentropy(y_true,y_pred):returnK.mean

Lwang2018·2023-03-14 11:52

医学图像分割之 Dice Loss

DiceLoss在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现Dice系数(Dicecoefficient)损失函数出现的频率较多，自己也存在关于分割中DiceLoss和交叉熵损失函数(cross-entropyloss

只愿随遇而安·2023-03-14 11:20

pytorch语义分割中CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数的理解与分析

本博客针对CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数进行了如下分析：1.数据准备一般来讲，RGB图像数据经过网络过后最终的输出形式为一个四维张量，s

patience_uzi·2023-03-14 11:15

「损失函数loss」检测分割跟踪常见的Loss合集

BinaryCrossEntropyLoss二进制交叉熵损失函数是分类中非常经典的一种loss，其计算公式如下：LBCE=−ylog(y′)−(1−y)log(1−y′)L_{BCE}=-ylog(y'

汐梦聆海·2023-03-14 11:11

决策树详解从零到入门

1.1字面含义1.2定义二、决策树的组成三、决策树的实现流程3.1构造3.1.1节点的来源3.1.2决策节点的排布（1）纯度及其度量（1.1）纯度-Purity（1.2）信息熵-InformationEntropy

BlackStar_L·2023-03-14 07:28

【BData08】Decision Tree 决策树 & Entropy 熵 & 信息增益

一个决策树案例熵Entropy首先，熵是什么，条件熵又是什么信息增益构建决策树决策树解决的是机器学习领域监督学习的分类问题，即：Machine_Learning:Supervised_Learning:

脚踏实地的大梦想家·2023-03-14 07:56

Information Bottleneck【信息瓶颈IB】

InformationBottleneck【IB】预备知识交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）在DL中，交叉熵损失函数是用作分类问题的，使用它作为LossFunction时，在模型的输出层总会接一个

星空皓月·2023-03-11 19:06

交叉熵损失函数

交叉熵代价函数（Cross-entropycostfunction）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。

白兔记·2023-03-11 16:29

自习

3、负熵：negentropy，自然万物都趋向从有序到无序，即熵值增加。而生命需要通过不断抵消其生活中产生的正熵，使自己维持在一个稳定而低的熵水平上。生命以负熵为生。4、最大化扩张的属性是活物与生俱来

一人白·2023-03-09 14:06

AAAI 2019 Oral | 把Cross Entropy梯度分布拉‘平’，就能轻松超越Focal Loss

直接把crossentropy产生的gradientdistribution标准化到uniform就可以轻松训练

PaperWeekly·2023-02-28 10:15

常见损失函数

LogLoss)平方损失函数(SquareLoss)指数损失函数(ExponentialLoss)SVM损失函数（HingeLoss）感知损失函数(perceptronLoss)交叉熵损失函数(Cross-entropylossfun

Dreamcreationman·2023-02-22 09:40

Retinanet网络与focal loss损失

在讲分类损失之前，我们来回顾一下二分类交叉熵损失（binary_cross_entropy）。计算代码如下：importnumpyasnpy_true=np.array([0.,1.

无情的阅读机器·2023-02-17 14:35

ValueError: Shape mismatch: The shape of labels (received (19200,)) should equal the shape of log...

shouldequaltheshapeoflogitsexceptforthelastdimension(received(6144,50)).解决：useofsparse_softmax_cross_entropy.feeditonehotencodedlabelswhichit

无畏绽放·2023-02-17 14:34

电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习

验证集泛化和过拟合Generalization&Overfitting线性分类器LinearClassifiers激活函数-概率决策⚠线性回归决策树DecisionTrees决策树构建递归退出条件C信息熵Entropy

Vec_Kun·2023-02-16 21:15

PyTorch踩坑记录——torch.functional 与 torch.nn.functional的区别

torch.utils类中，有如下获取损失函数的代码块：defget_loss_fn(loss):ifisinstance(loss,str):iflossin["bce","binary_crossentropy

kumare·2023-02-07 11:45

expected scalar type Long but found XXXXX

损失函数是用的交叉熵损失函数loss_func=F.cross_entropy数据集mnist数据集用的是离线下载下来的csv文件，只用pandas做了简单的处理，然后转成了tensor,用搭建的网络开始训练

GaoZhenwen2·2023-02-06 16:48

NLP保存与加载模型

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromkerasimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropoutfromkeras.lossesimportSparseCategoricalCrossentropyfromkeras.callbacksimportModelCh

那个大螺丝·2023-02-06 16:06

GAN的loss函数的解读

GAN的目标是这里的LOSS为先训练D，再训练G，以D为变量使得loss最大化，同时也是对优化但是只能求解最小，因此要变成在代码里表现为cross_entropy，其公式最前面有负号，如下defdiscriminator_loss

南方的东东·2023-02-06 09:03

ETV全球熵

2012美国熵变实验室成立，开始了全球熵的探索之旅；2016熵变理论发表，引起科学界的高度认同；2017新加坡全球熵基金会成立，全球熵从实验室走出并推广全球；2019全球熵根据熵变理论，建立熵值评价法，结合EntropyChain

东东ETV全球熵顶层布局·2023-02-06 04:21

OpenMMLab实战营笔记打卡-3

loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()loss=lo

我想吃鱼了，·2023-02-05 16:13

机器学习基础概念

目录前言一、模型与训练二、损失函数（loss）三、优化算法小批量随机梯度下降冲量法ADAM四、softmax回归softmax交叉熵（crossentropy）损失函数五、激活函数ReLUsigmoidtanh

john_bee·2023-02-04 19:08

基于pytorch损失函数

(1)PyTorch损失函数loss=nn.L1Loss()#(MAE平均绝对误差)loss=nn.CrossEntropyLoss()#交叉熵验证loss=nn.MSELoss()#均方误差pytorch

炸弹天堂·2023-02-04 19:30

Softmax Classifier 多分类问题

文章目录8、SoftmaxClassifier多分类问题8.1Revision8.2Softmax8.2.1Design8.2.2SoftmaxLayer8.2.3NLLLossvsCrossEntropyLoss8.2.4Mini-Batch8.3MNISTdataset8.3.1ImportPackage8.3.2PrepareDataset8.3.3DesignModel8.3.4Const

LeoATLiang·2023-02-04 13:43

多类别SVM损失和交叉熵损失比较

比较项目多类别SVM损失(又称hingeloss)交叉熵损失(cross-entropyloss)主要思想正确的类别结果获得的得分比不正确的类别至少要高一个阈值ΔΔ从信息论角度理解，最小化预测结

Blateyang·2023-02-04 12:06

softmax与CrossEntropyLoss()，log_softmax与 NLLLoss()

我们在处理单标签多分类问题时，若考虑用softmax来对模型最后输出作计算以得到各标签的概率分布，那之后可以通过crossentropy做一个似然估计，求得误差但softmax求出来的概率分布中，每个标签的概率

联邦学习小白·2023-02-04 11:51

TMI2021 :Adapt Everywhere: Unsupervised Adaptation of Point-Clouds and Entropy Minimization for Mult

语义分割论文一、TMI2021:AdaptEverywhere:UnsupervisedAdaptationofPoint-CloudsandEntropyMinimizationforMulti-ModalCardiacImageSegmentation

LANG_C_·2023-02-04 09:03

学习笔记二

监督学习1.标注一个数据集=,=1梯度下降方法+针对视觉问题的技巧和策略2.定义损失函数:0,1×ℕ→ℝ，衡量单个预测结果的"好/坏"3.解一个最优化问题，寻找使得总损失最小的参数Θ∗交叉熵损失Cross-EntropyLoss

Ehelehel·2023-02-04 00:54

ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 43) are incompatible

代码如下model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])epochs=15#bat

一城山水·2023-02-03 23:32

论文阅读Unraveling traveler mobility patterns and predicting user behavior in the Shenzhen metro system

这篇论文主要是对地铁出行者的出行模式进行分析，然后借助entropy来对出行者的出行规律性进行度量，在此基础上根据entropy将出行者划分为三类，并分别用马尔科夫链和HMM模型进行预测分析。

WenbinYao&YouweiHu·2023-02-03 23:58

＜OpenMMLab实战营第一讲＞计算机视觉与OpenMMLab

图像分割：二、OpenMMLab算法框架介绍三、机器学习和神经网络简介机器学习的基本流程（以分类器问题为例）：多分类任务：四、神经网络的训练神经网络的训练损失函数L1损失：平方损失：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss

努力码代码的菜鸟·2023-02-03 15:34

pytorch 交叉熵损失函数计算过程

pytorch方法测试——损失函数（CrossEntropyLoss）_tmk_01的博客-CSDN博客_crossentropylossweight其中x[class]表示类别对应预测正确的那个项的得分单类

FlyingAnt_·2023-02-03 12:25

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