Entropy 第18页

HMM（隐马尔可夫模型）

/www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.htmlhttps://blog.csdn.net/SummerHmh/article/details/93165974笔记：一、熵(Entropy

hanwanbing·2022-12-10 14:05

神经网络——nn.CrossEntropyLoss的使用及反向传播

之前说过LossFunctions有两个作用：1.可以计算我们实际输出和目标之间的差距；2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播），这篇文章我们就通过搭建一个神经网络，使用nn.CrossEntropyLoss

晓亮.·2022-12-10 08:45

Pytorch交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数内部运算解析

1.函数介绍 Pytorch官网中对交叉熵损失函数的介绍如下：CLASStorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index

鸣谦12·2022-12-10 08:14

BCE loss function in GAN 公式理解

BCE（BinaryCrossEntropy）公式：GAN（GenerativeAdversarialNetwork）概念回顾GAN包括两个主要部分：generator（生成器）和discriminator

JunyiChen_robot·2022-12-09 23:26

误差计算

目录OutlineMSEEntropyCrossEntropyBinaryClassificationSingleoutputClassificationWhynotMSE？

weixin_30954607·2022-12-09 19:08

Nan in summary histogram

出现这种情况，一般是由以下两种情况造成：1.Loss的计算采用了cross_entropy=-tf.reduce

qq_1410888563·2022-12-09 17:24

一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）

一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）什么是熵(Entropy)简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。

witnessai1·2022-12-09 15:26

Sklearn中决策树DecisionTree的参数设定

criterion参数数据划分标准，默认gini，数据量较少的时候可以指定为entropyrandom_state参数主要作用类似对数据测试集的划分、模型创建、生成随机数据集的时候指定一个特定的ID，用于在后续使用过程中数据集等能够固定下来

Simon-tt·2022-12-09 14:06

PyTorch 笔记（17）— torch.nn 包中常用的损失函数（MSELoss 均方误差、L1Loss 平均绝对误差、CrossEntropyLoss 交叉熵误差）

1.torch.nn.MSELosstorch.nn.MSELoss类使用均方误差函数对损失值进行计算，在定义类的对象时不用传入任何参数，但在使用实例时需要输入两个维度一样的参数方可进行计算。示例如下：importtorchastloss_f=t.nn.MSELoss()x=t.randn(100,100)y=t.randn(100,100)loss=loss_f(x,y)print(loss)以

wohu1104·2022-12-09 11:58

记录torch.nn.CrossEntropyLoss()和torch.nn.BCELoss()区别

小白在这里弱弱记录一下区别，哪里不对请指教torch.nn.BCELoss()区别有以下三点：label是float类型输出为1维或者[batch,1]y_pred和label的大小保持一致补充一点：使用BCELoss的时候网络最后一层需要是Sigmoid()函数，否则会报这个错：RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggered，或者可以使用BCE

weixin_47343723·2022-12-09 11:57

关于nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.CrossEntropyLoss()的手动计算过程(都可用于多分类，不仅仅用于二分类)

使用nn.BCEWithLogitsLoss()#pred和label都是2d的情况，行数表示有几个样本#第1列是预测为标签0的分数，第2列是预测为标签1的分数，第3列是预测为标签2的概率，有3种标签#下面为nn.BCEWithLogitsLoss()的输入概率，和正确标签（float类型）的格式(输入概率和正确标签的shape相同，2d情况)pred_1=torch.tensor([[-0.2,

夜枭子·2022-12-09 11:55

pytorch中交叉熵nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

net/article/181634.htm简单总结nn.BCELoss用于二分类问题，前面应该加一个Sigmoid函数（如下）当S(x)=0.5，它的斜率是最大，则在x=0时取得最大斜率nn.CrossEntropyLoss

MAR-Sky·2022-12-09 11:55

Pytorch中torch.nn.functional.cross_entropy的ignore_index

ignore_index表示计算交叉熵时，自动忽略的标签值，example：importtorchimporttorch.nn.functionalasFpred=[]pred.append([0.9,0.1])pred.append([0.8,0.2])pred=torch.Tensor(pred).view(-1,2)label=torch.LongTensor([[1],[-1]])#这里输

灰灰灰灰灰发·2022-12-09 11:54

Pytorch的torch.nn.functional.cross_entropy的ignore_index参数作用及验证

官方文档https://pytorch.org/docs/master/nn.functional.html#torch.nn.functional.cross_entropy作用ignore_index

weixin_41321482·2022-12-09 11:24

交叉熵损失函数优缺点_交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的

不靠谱的糖饼·2022-12-09 11:23

pytorch基础（六）：torch.nn.Softmax和torch.nn.CrossEntropyLoss

文章目录前言一、问题描述二、torch.nn.Softmax三、torch.nn.CrossEntropyLoss总结前言本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度

麻衣带我去上学·2022-12-09 11:20

对于pytorch中nn.CrossEntropyLoss()与nn.BCELoss()的理解和使用

在pytorch中nn.CrossEntropyLoss()为交叉熵损失函数，用于解决多分类问题，也可用于解决二分类问题。

东城西阙·2022-12-09 11:49

nn.BCELoss()与nn.CrossEntropyLoss()的区别

nn.BCELoss()可以认为是nn.CrossEntropyLoss()的一个二分类的特例1、但是在使用nn.BCELoss()时需要先加上一个Softmax()层，而使用nn.CrossEntropyLoss

Offer.harvester·2022-12-09 11:49

torch.nn.functional.cross_entropy.ignore_index

ignore_index表示计算交叉熵时，自动忽略的标签值，example：importtorchimporttorch.nn.functionalasFpred=[]pred.append([0.9,0.1])pred.append([0.8,0.2])pred=torch.Tensor(pred).view(-1,2)label=torch.LongTensor([[1],[-1]])#这里输

weixin_ry5219775·2022-12-09 11:46

torch 的 F.cross_entropy

torch中的交叉熵损失函数使用案例importtorchimporttorch.nn.functionalasFpred=torch.randn(3,5)print(pred.shape)target=torch.tensor([2,3,4]).long()#需要是整数print(target.shape)#交叉熵损失函数,输入的参数是形状不一样的#predict会在其内部进行softmax操作

chnhbhndchngn·2022-12-09 11:45

torch.nn.CrossEntropyLoss() 参数、计算过程、输入输出形状--loss中y_pred和y形状不一致

结论nn.CrossEntropyLoss(y_pred,y_label)的顺序不要搞错y_pred的形状(N,分类数)，一般为（batch,分类数），如全连接网络输出MINIST手写数字中的（64，10

nutron-ma·2022-12-09 11:41

Pytorch学习（十）Pytorch中常用的损失函数

1.torch.nn.CrossEntropyLossCrossEntropyLoss的作用相当于将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()结合在一起，nn.LogSoftmax()相当于先对输入矩阵计算

TEn%·2022-12-08 21:16

论文速读:Deep Anomaly Detection Using Geometric Transformations [2018 NPIS]

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。

攻城争先登·2022-12-08 13:43

图像分割损失和评价指标

图像分割损失和评价指标CrossEntropyLossfromtorch.nn.modules.lossimportCrossEntropyLosspred=torch.FloatTensor([[1,0

我是一个小稻米·2022-12-08 10:33

神经网络优化学习-——损失函数学习率

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

fendon@l·2022-12-07 12:15

基于CEEMDAN-MSE-RF的轴承故障诊断python

defSample_Entropy(x,m,r=0.15):"""样本熵m滑动时窗的长度r阈值系数取值范围一般为：0.1~0.25"""#将x转化为数组x=np.a

追剧入迷人·2022-12-07 10:19

python自然语言处理库_Python 自然语言处理（NLP）工具库汇总

最近正在用nltk对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（pointmutualinformation）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深

weixin_39608509·2022-12-07 07:46

Pytorch 常见报错 RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

butthebuffershavealreadybeenfreed.model=RNN()hn=torch.zeros(1,seq_len,hidden_num)epochs=250clip_value=100loss=nn.CrossEntropyLoss

IT说·2022-12-06 23:14

PyTorch使用F.cross_entropy报错Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n_classes` failed问题记录

前言在PyTorch框架下使用F.cross_entropy()函数时，偶尔会报错ClassNLLCriterion···Assertion`t>=0&&t=0&&t=0&&t=0&&t=0&&tmodel

TracelessLe·2022-12-06 23:35

ssertion `input_val ＞= zero && input_val ＜= one` failed. RuntimeError: CUDA error: device-side asser

=out]=0如果用的是binarycrossentropy,用nn.BCEWithLogitsLoss()代替nn.BCELoss()当然也有可能是脏数据的问题参考:https://stackoverflow.com

QFJIZHI·2022-12-06 23:35

语义分割中的 loss function 最全面汇总

目录：crossentropylossweightedlossfocallossdicesoftlosssoftioulos

视学算法·2022-12-06 23:11

图像语义分割中常用的损失函数

转载于集市平台：https://mp.weixin.qq.com/s/GkiV_KMWLcxiFnqFavtuwA1.crossentropyloss用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失

六娃_lw·2022-12-06 23:04

语义分割之损失函数汇总

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

放牛娃子·2022-12-06 23:33

分割常用损失函数

目录1.交叉熵2.加权交叉熵3.BCELoss（BinaryCrossEntropy）4.FocalLoss5.DiceLoss6.IoULoss7.Jaccard系数8.Tversky系数9.Lovasz-SoftmaxLoss10

Billie使劲学·2022-12-06 23:02

语义分割中常用的两种损失函数

cross-entropy交叉熵信息量信息量个人理解是指验证信息发生所需要的信息多少，所以一个事件发生的概率越大，它的信息量越小。

四月的友人·2022-12-06 23:32

语义分割中常用的损失函数

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

八十八岁扶墙敲码·2022-12-06 23:59

强化学习论文笔记：Soft Actor Critic算法

InternationalConferenceonMachineLearning）上发表的off-policymodel-free强化学习算法论文地址为：SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticActor

浅唱丶·2022-12-06 22:48

深度学习原理24——损失函数与优化过程

softmax分类后）2.3SVM与Softmax对比2.4L1损失：2.5L2损失：2.6均方误差2.7sigmoid和softmax1深度学习的交叉熵损失函数2sigmoid对应binary_cross_entropy3softmax

晓码bigdata·2022-12-06 14:31

tensorflow2中损失函数四个交叉熵函数的异同点

四个交叉熵函数tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()tf.keras.losses.binary_crossentropytf.keras.losses.categorical_crossentropytf.keras.los

zou_gr·2022-12-06 12:32

机器学习--- 交叉熵损失(CrossEntropy Loss)--(附代码)

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

Jankin_Tian·2022-12-06 12:01

交叉熵，相对熵，为什么损失函数用交叉熵

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。

夏未眠秋风起·2022-12-06 12:23

深度学习理论：Categorical crossentropy 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

正在黑化的KS·2022-12-06 12:21

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss函数前言公式推导过程softmax解析实例一维二维前言分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就是了解，但一直搞不懂他是怎么来的

CV-杨帆·2022-12-06 12:48

Softmax函数下的交叉熵损失含义与求导

交叉熵损失函数(CrossEntropyFunction)是分类任务中十分常用的损失函数，但若仅仅看它的形式，我们不容易直接靠直觉来感受它的正确性，因此我查阅资料写下本文，以求彻底搞懂。

FFHow·2022-12-06 12:16

【AI数学】交叉熵损失函数CrossEntropy

交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数是分类任务里最常见的损失函数。

木盏·2022-12-06 12:44

rnn--重新温习实现MNIST手写体识别

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

365JHWZGo·2022-12-06 06:31

【Python】计算一组数据的信息熵-混乱度

bincount输入要求是整型，以array的格式返回数列的最大值最小值范围内每个数值出现的次数，没有出现的记0，返回array的长度是：max-min+1代码：defentropy(pixels):num

cg_nswdg·2022-12-05 20:09

【pytorch】CrossEntropyLoss Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n_classes` failed.

应用交叉熵计算多分类损失Assertiont>=0&&t=0&&t=0&&t=0&&t=0&&t