Entropy 第13页

keras.losses中 reduction=‘none‘的用法

计算预测值与真实值的损失：tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True,reduction='none')(label,pred

muyuu·2023-01-13 09:47

Pytorch：交叉熵损失(CrossEntropyLoss)以及标签平滑(LabelSmoothing)的实现

文章目录0.前言1.浅谈CrossEntropyLoss代码实现2.浅谈LabelSmoothing代码实现3.实验验证0.前言一般情况下我们都是直接调用Pytorch自带的交叉熵损失函数计算loss，

我是大黄同学呀·2023-01-13 09:39

NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）

NLP笔记：浅谈交叉熵（crossentropy）0.引言1.交叉熵的定义1.信息熵2.相对熵（KL散度）3.交叉熵2.交叉熵的实现1.tensorflow实现2.pytorch实现3.tensorflow

Espresso Macchiato·2023-01-13 08:17

【基础知识】多标签分类CrossEntropyLoss 与二分类BCELoss

什么是多标签分类图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题（一个问题两个选项，是或不是）。同样还是这幅照片，问题变成了：这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲，这就变成了一个多分类问题（一个问题多个选项）。若此时问题如下：你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个yes。这就是多标签分类。多标签的问题的损失函数是什么这里需要先了解一下s

All_In_gzx_cc·2023-01-13 08:11

备战数学建模43-决策树&随机森林&Logistic模型(攻坚站7)

Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成

nuist__NJUPT·2023-01-12 00:56

tensorflow2分类预测损失函数选择

二分类问题：如果是二分类问题，即最终的结果只能是两个分类中的一个，则损失函数loss使用binary_crossentropy多分类问题：对于多分类问题，在选择损失函数loss时，主要是看数据是如何编码的

刘德志jenkin·2023-01-11 23:07

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/

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

中科哥哥·2023-01-11 23:35

交叉熵损失cross entropy loss

除了均方差，在神经网络中很常用的一个损失函数是交叉熵损失crossentropyloss。这里记录一下它的概念。Entropy熵，衡量不确定性。信息熵越大，混乱程度越大，信息量越大。

kiss_the_rain86·2023-01-11 23:35

Cross-Entropy（交叉熵）

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

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。

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

bblingbbling·2023-01-11 23:34

EEG论文阅读和分析：《Differential entropy feature for EEG-based emotion classification》

论文阅读《DifferentialentropyfeatureforEEG-basedemotionclassification》论文的核心是提出差分熵作为特征，并且对差分差分熵和比例差分熵等特征进行对比研究

KPer_Yang·2023-01-11 12:06

Pytorch：损失函数

文章目录损失函数损失函数是什么损失函数、代价函数、目标函数到底有什么区别交叉熵损失函数-nn.CrossEntropyLoss交叉熵概念二分类交叉熵-nn.BCELossL1损失(MAE)-nn.L1lossL2

Rui@·2023-01-11 11:31

Pytorch损失函数总结

一.交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss—PyTorch1.11.0documentation)简单谈谈CrossEntropyLoss_时光杂货店的博客-CSDN博客_crossentropyloss

AutoGalaxy·2023-01-11 11:00

generalized focal loss之quality focal loss（附代码）

它主要是解决classimbalance，同时降低容易分类的weight，使训练更集中到难分类的上面我们从crossentropy入手：crossentropy的公式如下：把其中的y=1时为p

蓝羽飞鸟·2023-01-11 10:59

softmax

1.softmax简介softmax一般用于多分类任务中，将输出总和归一化，从而成为预测类别的概率分布，通常后面可以接交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)。

柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:55

[opencv] 对图片清晰度特征的计算

defentropy(arr):"""计算图片的熵，输入为图片灰度矩阵"""count=np

zhagzheguo·2023-01-11 07:15

pytorch 语义分割loss_Focal Loss理论及PyTorch实现

F.nll_loss(torch.log(F.softmax(inputs,dim=1)，target)的函数功能与F.cross_entropy相同。

第一千零一个人·2023-01-10 19:35

Focal loss的Pytorch实现

1.FocalLoss介绍Focalloss是在CrossEntropy基础上进行改进的，主要解决了训练中正负样本和简单困难样本重要性不均衡的问题。

通晓路·2023-01-10 19:02

focal loss 之 pytorch 实现

#coding=utf-8importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.nnimportCrossEntropyLossimportnumpyasnpclassMultiFocalLoss

泯灭XzWz·2023-01-10 19:29

mmcls多标签分类实战（三）：多标签分类指标

在此之前，想提一下损失函数cross_entropy与binary_cross_entropy的区别交叉熵的数学公式如上所示，P表示target，Q表示prediction，H就是交叉熵损失。

小小小绿叶·2023-01-10 16:50

成功解决RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/

multi-targetnotsupportedat/pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15维度不匹配导致input,target的维度与F.cross_entropy

梦坠凡尘·2023-01-10 12:20

focalloss，diceloss 知识点总结

例如在目标检测中损失函数BinaryCrossEntropyloss，这种训练目标要求模型对自己的预测真的很有信心。

啥也不会就会混·2023-01-10 10:45

sparse_categorical_crossentropy和SparseCategoricalCrossentropy的用法区别

本文主要介绍两个函数SparseCategoricalCrossentropy和sparse_categorical_crossentropy的区别。

TEn%·2023-01-09 21:05

常用loss函数总结篇

分割任务的losspixel-level把分割问题看做对每个点的分类，通常是crossEntropy的改进包括CE，wCE，focalloss等focalloss使难分样本的权重大。

键盘敲坏了·2023-01-09 20:55

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

FATE —— 2.4 Homo-NN自定义损失函数

您可以使用自定义损失来训练您的模型MNIST示例的一个小问题您可能会注意到，在上一个教程“自定义数据集”中的MNIST示例中，分类器输出分数是Softmax函数的结果，我们使用torch内置的CrossEntropyLoss

MMM881·2023-01-09 11:27

【PyTorch】MacOS下PyTorch的开发环境安装

的开发环境安装1PyTorch生态2PyTorch能干什么GPU加速自动求导常用网络层：nn.Linearnn.Conv2dnn.LSTMnn.ReLunnSigmoidnn.SoftmaxnncrossentropyLossnn.MSE3PyTorch

快乐的冲浪码农·2023-01-09 10:44

（深度学习快速入门）第三章第三节2：深度学习必备组件之损失函数和激活函数

文章目录一：损失函数（1）均方误差损失（MSE）（2）交叉熵损失（CrossEntropy）二：激活函数（1）tanh（2）ReLU（3）LeakyReLU（4）mishPytorch中的写法一：损失函数损失函数

快乐江湖·2023-01-09 10:26

通过深度神经网络实现可扩展性因果图学习

通过深度神经网络实现可扩展性因果图学习写在前面背景介绍相关方法GrangerCausalityTransferEntropyGraphLearningKernel-basedMethodsSupervisedLearningMethodsMLPandLSTMGraphicalNeuralNetwork

debug_jxr·2023-01-09 08:34

【GAN网络】tensorflow和pytorch实现损失函数

tensorflow实现主要注意以下两点：1、log形式的损失函数输入的是经过判别器的概率D(x),tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits输入的是logits2、

Mr_health·2023-01-09 06:48

paddle中nll_loss()与CrossEntropyLoss()损失函数区别

paddle中nll_loss()与CrossEntropyLoss()损失函数区别首先先交代结论：nll_loss()与CrossEntropyLoss()损失函数计算的关系为CrossEntropyLoss

学习要有仪式感呦·2023-01-09 05:34

PaddlePaddle动手实现三个版本的CrossEntropy

今天有人对CrossEntropy有疑惑，我做了一个小实验，这里把我的代码分享了出来：importpaddleimportpaddle.nnasnnimportpaddle.nn.functionalasFy_true

农民小飞侠·2023-01-09 05:32

nn.CrossEntropyLoss()的具体计算过程

一、使用方式一般，我们按照如下形式进行交叉熵损失的计算：crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()crossentropyloss_output=crossentropyloss

信小颜·2023-01-09 05:31

交叉熵：计算交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

首先要提出的问题是。。。什么是损失函数？干什么的（功能）？类型有哪些？1.什么是损失函数？损失函数（lossfunction）或代价函数（costfunction）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的（parametri

桀骜不驯的山里男人·2023-01-09 05:59

交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss

nn.CrossEntropyLoss是nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的整合，其中nn.LogSoftmax是nn.Softmax与torch.log的整合。

有温度的AI·2023-01-09 05:58

关于交叉熵CrossEntropyLoss不下降

1.Loss不断上升：模型分类输出标准化使用了log_softmax；2.Loss不变（从开始）：如果结果使用交叉熵损失，就无需在输出结果用一个softmax；3.Loss下降后大幅跳动：学习率是否过大，Adam学习率一般设置为1e-3（0.001）；

Nathan_ontheway·2023-01-09 05:55

paddle：使用CrossEntropyLoss作为loss，训练时loss不下降？

0.问题描述做多分类任务时，使用了paddle的CrossEntropyLoss损失函数，但是在训练时，计算出的loss一直不变，如下图：1.解决实际上很有可能你在定义网络模型时的最后一层输出层，加上了

我是一个对称矩阵·2023-01-09 05:24

最大似然估计_最大似然估计与最大后验估计

MaximumAPosteriori)是机器学习中最常用的两种点估计参数估计方法.最大似然估计以最大化观测数据集上的似然度为目标,强调从观测数据集上拟合出产生观测数据集的分布,常用的交叉熵损失(crossentropyloss

weixin_39943926·2023-01-08 16:29

决策树生成、决策树可视化、决策树算法api、泰坦尼克号乘客生存预测案例代码

apiclasssklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,max_depth=None,random_state=None)criterion：特征选择标准，"gini"或者"entropy

learning-striving·2023-01-08 13:52

Peculiar代码注释

model.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimportcopyimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.nnimportCrossEntropyLoss

fu_gui_mu_dan·2023-01-08 08:43

目标检测算法综述—— One-Stage方法

目录1、概述2、目标检测算法2.1、SSD2.2、DSSD2.3、YOLOV12.4、YOLOV22.5、YOLOV32.6、RetinaNet研究背景主要贡献二分类的交叉熵损失（cross-entropyloss

ChaucerG·2023-01-08 07:13

以红酒数据集分类为例做决策树的可视化

文章目录前言决策树原理可视化决策树举例ginientropy总结前言本文是决策树可视化例子决策树原理决策树的分类原理有ID3（信息增益最大准则）、C4.5（信息增益比准则）、CART（基尼系数最小准则）

不懂六月飞雪·2023-01-07 18:06

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。

NEUMANN2077·2023-01-07 07:34

【BERT下游任务】意图分类：2. 模型构建与损失函数

目录一、意图分类任务的MLP层二、模型主要架构三、交叉熵损失函数CrossEntropyLoss1.实例化模型2.加载数据、定义损失函数任务简介：学习一个简单的BERT意图分类项目，了解BERT进行NLP

尊新必威·2023-01-07 07:46

PyTorch中的cross_entropy损失 (交叉熵)解析

在PyTorch中有torch.nn.functional.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss()区别可以参考nn与nn.functional有什么区别1

小萨1332·2023-01-06 15:05

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数

F.cross_entropy计算交叉熵损失，代码为：loss=F.cross_entropy(out,y)其中out是网络输出的概率向量，y是真实标签，注意y是标量。

Mr.Jcak·2023-01-06 15:35

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