Entropy 第17页

Pytorch损失函数——（交叉熵合集）

1、torch.nn.CrossEntropyLoss()大写的CrossEntropyLoss表示是一个类，需要先实例化loss=torch.nn.CrossEntropyLoss()pred=torch.zeros

CJLU_DMM·2022-12-15 15:41

二元交叉熵 binary cross entropy

二元交叉熵binarycrossentropy理解一下这个损失函数，一般来说，适用于二分类任务，但是在几个推荐系统的paper中看到了这个损失函数，先上公式：Loss=−1N∑i=1Nyi⋅log⁡(p

八宝袋·2022-12-15 15:41

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：函数名解释binary_cross_entropyFunctionthatmeasurestheBinaryCrossEntropybetweenthetargetandtheoutputbinary_cros

czg792845236·2022-12-15 15:11

pytorch中loss_functions——binary_cross_entropy

首先来看下binary_cross_entropy的函数形式：torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input,target,weight=None,size_average

CV小蜗牛·2022-12-15 15:11

Pytorch中Balance binary cross entropy损失函数的写法

balancebinarycrossentropy损失函数在分割任务中很有用，因为分割任务会遇到正负样本不均的问题，甚至在边缘的分割任务重，样本不均衡达到了很高的比例。

咆哮的阿杰·2022-12-15 15:39

机器学习笔记-决策树

熵（Entropy）概念1948年，香农提出了“信息熵”的概念。一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常不确定

小刘同学要努力呀·2022-12-15 11:18

class mx.metric.EvalMetric的子类

后面还写了几个子类比如Accuracy‘acc’TopKAccuracy'top_k_acc'F1MAE----meanabsoluteerrorlossMSE--meansquarederrorCrossEntropy

PoincareKreiss·2022-12-14 18:12

CrossEntropyLoss() 报错：Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

关于pytorch交叉熵报错：Dimensionoutofrange(expectedtobeinrangeof[-1,0],butgot1)有博文说是因为数据类型的原因，排查以后发现，target数据类型是需要为float的，不然会继续报错：RuntimeError:Expectedfloatingpointtypefortargetwithclassprobabilities,gotLong问

犟果·2022-12-14 13:55

使用BCELoss出现RuntimeError: Found dtype Long but expected Float

今天在跑模型的时候，发现了以下的报错RuntimeError:FounddtypeLongbutexpectedFloat代码部分只是将crossentropyloss换成了BCELoss，那么这里的报错就发生在

there2belief·2022-12-14 13:54

目标检测常用损失函数-类别损失+位置损失

目录类别损失1.交叉熵损失CrossEntropyLoss2.FocalLoss改进的交叉熵损失函数位置损失1.L1Loss平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）2.L2Loss均方误差损失

无止境x·2022-12-14 11:53

目标检测--损失函数

损失函数分类1、ClassificationError（分类错误率）2、MeanSquaredError(均方误差)3、CrossEntropyLossFunction（交叉熵损失函数）3.1二分类情况

划水的鱼儿·2022-12-14 11:13

深度学习——目标检测损失函数

目录前言一、类别损失函数（分类）1、交叉熵损失函数——CrossEntropyLoss2、FocalLoss二、位置损失函数（回归）1、L1Loss2、L2Loss3、SmoothL1Loss4、IOULoss5

dhy5710·2022-12-14 11:41

【ICML2022】LightNAS系列解读之一：基于最大熵原理的目标检测搜索方法MAE-Det

本文解读我们ICML2022上发表的论文《MAE-DET:RevisitingMaximumEntropyPrincipleinZero-ShotNASforEfficientObjectDetection

AI Earth地球科学云平台·2022-12-14 10:24

ICLR2022系列解读之四：更有效的图像压缩概率模型Entroformer

本文解读我们ICLR2022上发表的论文《Entroformer:ATransformer-basedEntropyModelforLearnedImageCompression》。

AI Earth地球科学云平台·2022-12-14 10:24

实测：nn.CrossEntropyLoss()多维输出 + 权重分配

pytorch版本：1.10.0part1：多维输出部分问题描述：我有长度为14万的频域序列数据若干，要对每条序列进行异常检测。我将每个长序列划分为多个短序列，每个短序列长度为1000，即140000=140×1000，Model输出是140个值，即将序列检测问题转换为时间序列分类问题。因此，我的模型输出（输入给loss函数）为16×140×2，对140个短序列作二分类，loss使用nn.Cros

uestc_hjw·2022-12-14 07:19

torch.nn.CrossEntropyLoss

CrossEntropyLoss用于计算多分类问题的交叉熵损失。

吃成一个胖娃娃·2022-12-14 07:17

Pytorch的损失函数BCELoss(), BCEWithLogitsLoss(), nn.CrossEntropyLoss()区别

(BCELoss)BCEWithLogitsLoss用于单标签二分类或者多标签二分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，对于每一个batch的C个值，对每个值求sigmoid到0-1之间，所以每个batch的C个值之间是没有关系的,相互独立的，所以之和不一定为1。每个C值代表属于一类标签的概率。如果是单标签二分类，那输出和目标的维度是(batch,1)即可

#苦行僧·2022-12-14 07:16

【pytorch】2.9 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss()

[x1,x2,x3,....,xn][x_1,x_2,x_3,....,x_n][x1,x2,x3,....,xn]然后，我们选择交叉熵损失函数作为目标函数，通过反向传播调整模型的权重nn.CrossEntropyLoss

Enzo 想砸电脑·2022-12-14 07:46

torch.nn.CrossEntropyLoss()用法

CLASStorch.nn.CrossEntropyLoss(weight:Optional[torch.Tensor]=None,size_average=None,ignore_index:int=

仁义礼智信达·2022-12-14 07:43

nn.CrossEntropyLoss用于图像分割

nn.CrossEntropyLoss用于图像分割当你想将nn.CrossEntropyLoss用于二分类及多分类图像分割时，应该如下设置：你的分割模型的输出output应该是一个大小为[batch_size

沧海Yi粟·2022-12-14 07:13

【pytorch】使用numpy实现pytorch的softmax函数与cross_entropy函数

1.torch.nn.functional.F.softmax公式Softmax(xi)=exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj){Softmax}(x_{i})=\frac{\exp(x_i)}{\sum_j\exp(x_j)}Softmax(xi)=∑jexp(xj)exp(xi)使用numpy实现importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functiona

安安爸Chris·2022-12-14 07:42

Pytorch--新手入门，对于内置交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss()的了解

对于pytorch的内置交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss()，其中的具体运算公式如下图所示：乍一看，看不懂，继续看，还是不理解？！别怕，具体带入数值进行流程解析！

方水云·2022-12-14 07:42

Pytorch中CrossEntropyLoss计算的是样本损失均值

那么nn.CrossEntropyLoss计算的是model输出结果中多个样本的loss均值。因此在计算epoch的loss时，要用loss_epoch除以batch个数而不是样本总数。

Andrew_SJ·2022-12-14 07:10

【pytorch】在多个batch中如何使用nn.CrossEntropyLoss

问题有的时候我们需要计算多个batch的CrossEntropyLoss,如下面的代码片段....criterion=nn.CrossEntropyLoss()....forinput,targetinself.dataloader

安安爸Chris·2022-12-14 07:39

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

tf基本知识香农熵交叉熵代价函数cross-entropy卷积神经网络softmax这里用到的tf基本知识tf.tensor-张量,其实就是矩阵。

QRick·2022-12-14 05:35

Python实验数据集：垃圾邮件数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase）。请从spambase.csv读入数据。数据集基本信息如下：样

决策树（1）分别取节点分裂标准为“gini”或“entropy”，分别建立决策树

可乐土豆泥·2022-12-14 00:15

Paper《SGM:Sequence generation model for Multi-label classification》

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。

SUFEHeisenberg·2022-12-13 10:04

pytorch损失函数总结

pytorch损失函数总结本文主要介绍了pytorch中的一些损失函数：1.nn.L1Loss2.nn.SmoothL1Loss3.nn.MSELoss4.nn.CrossEntropyLoss1.

SuperX11·2022-12-13 09:12

深度学习：常用熵概述及熵值计算

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

这也是计划的一部分·2022-12-13 09:05

边界熵和边界多样性

另外，也可以引入一些基于统计的量，例如边界熵（boundaryentropy），边界多样性（accessorvariety）等就常用于非监督型的中文分词模型

皮果提·2022-12-13 09:33

Python深度学习基础（四）——损失函数

损失函数前言损失函数均方误差（MSE）L2范式与闵可夫斯基距离交叉熵误差（cross_entropy_error）极大似然损失函数（LR）应用场景总结前言在进行深度学习的过程中我们需要有一个评判标准来评价模型

艾醒(AiXing-w)·2022-12-13 09:03

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate问题的解决

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

Anefuer_kpl·2022-12-13 08:54

Target xxx is out of bounds.

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

`AllureLove·2022-12-12 20:22

pytorch中交叉熵损失函数的细节

类型一：F.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss()输入：非onehotlabel+logit。函数会自动将logit通过softmax映射为概率。

Mr_health·2022-12-12 14:16

binary_crossentropy（二元交叉熵）的定义

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

火星种萝卜·2022-12-12 08:24

使用pytorch对CIFAR-10数据集练习完整的模型训练，测试

训练过程代码nn.pyimporttorchimporttorchvision.datasetsfromtorch.nnimportCrossEntropyLossfromtorch.optimimportSGDfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfrommodelimp

一个啥也不懂的青年·2022-12-12 07:15

计算分割模型交叉熵损失时，输入的预测结果和标签tensor的形状不一样问题

self.seg=nn.CrossEntropyLoss()#分割lossloss_seg_value=self.seg_ratio*self.seg.forward(mask_pred,mask_gt

X922199·2022-12-11 20:54

pytorch入门09--Softmax and crossentropy

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

奋斗小崽·2022-12-11 17:44

Pytorch入门系列9----损失函数的意义

二、损失函数的意义三、常用损失介绍1.平方损失函数（SquaredLossFunction）：2.绝对损失函数（AbsoluteLossFunction）：3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction

CV_Today·2022-12-11 17:02

python决策树分类鸢尾花_【sklearn决策树算法】DecisionTreeClassifier(API)的使用以及决策树代码实例 - 鸢尾花分类...

熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量。\[g(D

項羽Sama·2022-12-11 07:21

tensorflow2.0 损失函数

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

sinat_38819901·2022-12-11 02:57

model.compile中metrics的参数accuracy

知乎大佬链接model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy

甲壳虫奇袭电脑城·2022-12-11 01:20

model.compile()函数

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

&~&·2022-12-11 01:50

逻辑回归python正则化选择参数_sklearn逻辑回归(Logistic Regression,LR)调参指南

thetrainingalgorithmusestheone-vs-rest(OvR)schemeifthe‘multi_class’optionissetto‘ovr’,andusesthecross-entropylossifthe

weixin_39990138·2022-12-11 00:49

聚类的评价指标NMI标准化互信息+python实现+sklearn调库

聚类的评价指标NMI标准化互信息+python实现+sklearn调库概念引例公式信息熵相对熵（relativeentropy）互信息*归一化互信息(NMI)代码pythonsklearn概念标准化互信息

我想静静，·2022-12-10 23:58

AttributeError: module ‘mindspore.nn‘ has no attribute ‘CrossEntropyLoss‘

【报错】使用华为云ModelArts下Notebook进行Mindspore框架开发时遇到AttributeError:module'mindspore.nn'hasnoattribute'CrossEntropyLoss

ScienceLi1125·2022-12-10 22:49

刘二PyTorch深度学习（八）——多分类问题（Softmax+CrossEntropy）

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

zhaoweiaier·2022-12-10 21:12

Softmax Multi-Class Classifier 多分类器

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

Aroundchange·2022-12-10 21:39

PyTorch深度学习实践09——多分类问题（softmax分类器）

分类问题的输出应该是一个分布：即需要满足单个样本点概率≥0且样本点概率之和=1softmaxlayer：损失函数：CrossEntropyExercise9-1：CrossEntropyLoss和NLLLoss

UnFledged·2022-12-10 21:05

HMM模型

最大熵模型（themaximumentropyprinciple）是指保留全部的不确定性将风险降低到最小。

weixin_43662135·2022-12-10 14:40

推荐频道

Entropy