Entropy

（四）关于loss的实现以及搭建网络过程中踩的一些坑

criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数主要由三部分组成，softmax--->log---->nll_loss。具体的有时间在写篇文章介绍介绍。
小女孩真可爱·2022-12-22 11:21

数据挖掘python实现，ID3、Bayes、Kmeans、Apriori、Knn（应付作业版）厂工

则任意样本S属于类Ci的概率为：p（Si）=|Ci|/|S|Entropy（S，A）=∑（|Sv|/|S|）*Entropy（Sv）∑是属性A的所有可能的值v,Sv是属性A有v值的S子集|Sv|是Sv中元素的个数
m0_64143221·2022-12-22 11:17

卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇

卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇优化目标-损失函数（持续补充）一、分类任务损失1、0-1损失2、KL散度&交叉熵损失（crossentropyloss）&softmaxloss(1)信息熵
燃烧吧哥们·2022-12-22 09:41

医学图像多模分割论文列表2

TMI2021AdaptEverywhere:UnsupervisedAdaptationofPoint-CloudsandEntropyMinimizationforMulti-ModalCardiacImageSegmentation
胖头猫·2022-12-22 09:10

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

MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch

目录ConsistencyRegularizationEntropyMinimization结合Consiste
疯子_Zhang·2022-12-21 21:44

《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

nn.CrossEntropyLoss

刚开始报错TypeError:forward()gotanunexpectedkeywordargument'reduction'查了半天后发现是写错地方了，原来是这么写的criterion=nn.CrossEntropyLoss
仅用于个人纪录·2022-12-21 12:03

多分类数据不均衡：交叉熵CrossEntropyLoss加入权重

criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.from_numpy(np.array([10.0,5.0,1.0,5.0,10.0])).float(),size_average
持续战斗状态·2022-12-21 12:03

nn.CrossEntropyLoss(),weight set

torch.FloatTensor([0.1,0.5,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1e-10,1e-10,1e-10,1e-10])criterion=nn.CrossEntropyLoss
大道至简0·2022-12-21 12:03

pytorch的交叉熵loss分权重nn.CrossEntropyLoss——训练集各类数量不均衡的解决——样本数量不平衡

仅作为记录，大佬请跳过。文章目录代码插入网络中的展示注：要加入criterion.to(device)参考————————————————————简示例代码简示例展示感谢大佬师兄的提示，对网络的loss对各类设置权重（只用一行代码），解决训练集各类数量不均衡的问题（0类：49w，1类：7w；4类：155w）；（测试集的数据各类可以不均衡）代码#***************************
captain飞虎大队·2022-12-21 12:02

torch.view打乱tensor顺序使得交叉熵计算出错

算例1：entroy=nn.CrossEntropyLoss()input0=torch.Tensor([[0.9,0.2],[0.4,0.6],[0.3,0.7]])input=input0.unsqueeze
微凉的衣柜·2022-12-21 12:32

一文搞懂F.cross_entropy中的weight参数

交叉熵是在分类任务中常用的损失函数，对于样本均衡的分类任务我们可以直接使用。但当我们面对样本类别失衡的情况时，导致训练过程中的损失被数据量最多的类别的主导，从而导致模型不能被有效的训练。我们需要通过为不同的样本损失赋予不同的权重以平衡不同类别间数据量的差异。这时了解一下F.cross_entrpy中的weight参数的底层是如何实现的，是非常有必要的！关于Pytorch中F.cross_entro
fpan98·2022-12-21 12:01

torch.nn.CrossEntropyLoss中的参数

torch.nn.CrossEntropyLoss(weight:Optional[torch.Tensor]=None,size_average=None,ignore_index:int=-100,
有梦想有行动·2022-12-21 12:31

带权重的损失函数nn.crossEntropyLoss中的weight使用

使用场景Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight使用场景：现实工程中，经常出现以下情况：label标注的0-3四类，0类的比重过大，1类其次，2，3类都很少，怎么使用loss
mingqian_chu·2022-12-21 12:00

交叉熵损失函数分类_BCE和CE交叉熵损失函数的区别

首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。
ARUANTOU·2022-12-20 13:54

pytorch损失函数binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别

binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits都是来自torch.nn.functional的函数，首先对比官方文档对它们的区别：区别只在于这个
人类高质量算法工程师·2022-12-20 13:15

Pytorch损失函数cross_entropy、binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别

在做分类问题时我们经常会遇到这几个交叉熵函数：cross_entropy、binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits。
Joker 007·2022-12-20 13:36

信息论基础(信息量、熵、KL散度、交叉熵)

答：只要是两个概率模型，就能被熵(EntropyEntropyEnt
momentum_·2022-12-20 13:33

CrossEntropyLoss的 device-side assert triggered报错

报错Segmentationfault(coredumped)该报错一搜索往往告诉你一些解决方案，当时在训练下，往往是cuda那边的锅，所有建议把详细信息打印出来，加上下边的代码：importosos.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING']='1'如果不是cuda的锅，就别往下看了……详细报错出来了，我遇到的如下：.......returntorch._C._nn.cros
Tombon·2022-12-20 12:42

最大熵模型（maximum entropy model）

最大熵原理原理：在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。思路：从训练数据T中抽取若干特征,这些特征在T上关于经验分布的期望与它们在模型中关于p(x,y)的数学期望相等,这样,一个特征就对应一个约束。假设分类模型是一个条件概率分布(|),∈⊆表示输入，∈表条件概率(|)输出。给定一个训练数据集={(1,1),(2,2),⋯,(,)}。1.考虑模型满足的条件。联合分布(,)的经验分布和边缘分布()
YaoHa_·2022-12-20 08:08

pytorch l2正则化_深度学习-Pytorch框架学习之模型训练和测试

模型训练以一个简单的分类模型为例，代码如下：#损失函数和优化器criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.Adam(model.paramet
weixin_39945178·2022-12-20 08:29

torch的交叉熵损失函数(cross_entropy)计算(含python代码)

1.调用首先，torch的交叉熵损失函数调用方式为：torch.nn.functional.cross_entropy(input,target,weight=None,size_average=None
zy_destiny·2022-12-20 07:33

论文理解【RL经典】—— 【SQL】Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies

ReinforcementLearningwithDeepEnergy-BasedPolicies代码：rail-berkeley/softlearning(原作者实现）作者Blog：LearningDiverseSkillsviaMaximumEntropyDeepReinforce
云端FFF·2022-12-19 16:25

Python 无框架实现决策树（DecisionTree）

以西瓜书第4章决策树所给数据为例，构建决策树的过程大致为，我们每次通过选出“信息熵增益（GainInformationEntropy）”最大的属性，直到最后能够对样本标签进行预测。
山隆木对·2022-12-19 15:43

Unet代码详解（三）损失函数和miou计算

所有代码来自博主Bubbliiiing，十分感谢1.相关函数（1）上采样函数Interpolate(2)交叉熵损失函数CrossEntropyLoss二.损失先贴一段训练时的损失计算代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnndefCE_Loss
smallworldxyl·2022-12-19 09:50

pytorch实现分类问题（五）

文章链接刘二大人别人的博客，写的不错Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch二分类importnumpyasnpimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplt
「 25' h 」·2022-12-19 09:29

高斯分布的KL散度

散度非负的证明高斯分布的KL散度一元高斯分布的KL散度多元高斯分布的KL散度KL散度的定义：在概率论或信息论中，KL散度(Kullback-Leiblerdivergence),又称为相对熵(relativeentropy
为啥不能修改昵称啊·2022-12-19 08:55

数据挖掘算法总结,总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等

分类标准Gain(S,A)=Entropy(S)−∑vϵV(A)∣Sv∣∣S∣Entropy(Sv)Gain(S,A)=En
dxmato·2022-12-19 08:25

17、损失函数

=[[0,1,0],[0,0,1]]y_pre=[[0.05,0.9,0.05],[0.3,0.2,0.5]]#实例化交叉熵损失cce=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy
C--G·2022-12-18 20:28

keras.utils.to_categorical和one hot格式

keras.utils.to_categorical这个方法，源码中，它是这样写的：Convertsaclassvector(integers)tobinaryclassmatrix.E.g.forusewithcategorical_crossentropy
gdl3463315·2022-12-18 01:12

FCN网络学习笔记

目录前言1.网络结构2.损失计算：CrossEntropyLoss参考前言FCN网络是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络。其中，全卷积的含义是将分类网络的全连接层全部替换成了卷积层。
八十八岁扶墙敲码·2022-12-17 20:49

交叉熵报错 RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

参考链接：交叉熵报错RuntimeError:1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported使用nn.CrossEntropyLoss()时报错：RuntimeError
ExcaliburZZ·2022-12-17 20:28

多分类问题代码

CrossEntropyLoss—PyTorch1.12documentationNLLLoss—PyTorch1.12documentation代码：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.fu
BKXjilu·2022-12-17 15:36

【深度学习】TensorFlow实现逻辑回归预测

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
caseyzzz·2022-12-17 12:09

深度学习常见概念解析

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。
追猫人·2022-12-17 09:12

数据分析-神经网络-损失函数

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
ITLiu_JH·2022-12-16 19:28

2.1神经网络优化之损失函数

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
SuperBetterMan·2022-12-16 19:57

第二讲-神经网络优化-损失函数

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
loveysuxin·2022-12-16 19:56

Tensorflow 负loss，解决

下面算loss的是对的loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=self.outputs,labels=self.plac
auto_star·2022-12-16 18:20

【记录】torch.nn.CrossEntropyLoss报错及解决

报错在多分类语义分割问题中使用torch.nn.CrossEntropyLoss的时候，遇到的报错有：1.Assertion`t>=0&&t
__一条秋刀鱼·2022-12-16 17:07

由mnist引发的思考，pytorch中的交叉熵误差函数nn.CrossEntropy做了什么？

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
LiterMa·2022-12-16 13:14

明亮如星研旅（5）——Robust Classification with Convolutional Prototype Learning

2.3.1Minimumclassificationerrorloss(MCE)2.3.2Marginbasedclassificationloss(MCL)2.3.3Distancebasedcrossentropyloss
明亮如星·2022-12-16 13:43

CrossEntropy交叉熵损失函数及softmax函数的理解

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
浅浅ch·2022-12-16 13:43

手写Cross Entropy Loss Function

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
mawonly·2022-12-16 13:13

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

ML (8) - DesicionTree决策树

决策树决策树基本概念衡量算法信息熵(InformationEntropy)信息增益(InformationGain)增益率(GainRatio)基尼系数(gini)选取'划分特征'方式Scikit-learn
英俊强健·2022-12-16 08:51

pytorch 绘制多个算法loss_Multi label 多标签分类问题（Pytorch，TensorFlow，Caffe）

适用场景：一个输入对应多个label，或输入类别间不互斥调用函数：1.Pytorch使用torch.nn.BCEloss2.Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy3
子钅名·2022-12-16 08:59

损失函数：交叉熵、KLDivLoss、标签平滑（LabelSmoothing）

写在前面的话：input或x表示模型预测结果，target表示标签1.torch.nn.CrossEntropyLoss()是交叉熵计算，输入的预测值不需要进行softmax，也不需要进行log运算！！
FY_2018·2022-12-16 03:12

机器学习之决策树笔记(1)-决策树基本概念及划分选择标准

机器学习之决策树笔记（1）基本概念什么是决策树决策树结构特点决策树学习的目的决策树学习基本算法决策树构建三个步骤决策树的优点代表性的决策树算法划分选择信息熵(InformationEntropy)信息增益
旧城以西^·2022-12-15 22:10
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