Entropy 第19页

DL - softmax、log_softmax、nll_loss、cross_entropy_loss

文章目录softmaxlog_softmaxnll_losscross_entropy_loss关于log_softmax输出使用log_softmax计算softmax的对数值，log_softmax

伊织code·2022-12-05 10:02

数学建模——熵权法

五、代码总结关于熵权法代码： function[W]=Entropy_Method(Z) %计算有n个样本，m个指标的样本所对应的的熵权 %输入 %Z：n*m的矩阵（要经过正向化和标准化处理，且元素中不存在负数

淡豆豉七号·2022-12-05 05:22

目标检测中的损失函数

分类损失CEloss，交叉熵损失CE/BCE（crossentropy/binarycrossentropy）交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它

YSUSE15w·2022-12-05 00:17

tensorflow2.3+ kears tf.keras.models.load_model载人模型，模型ValueError: Unknown loss function: define_loss

defsum_loss(inputs):ctr_true,ctr_pred,ctcvr_true,ctcvr_pred=inputsctr_loss=tf.keras.losses.binary_crossentropy

Daisy和她的单程车票·2022-12-04 23:34

Pytorch学习笔记（三）

nn_loss.pynn_loss_network.pynn_optimizer.pynn_loss.py#损失函数和反向传播#计算实际输出与目标之间的差距；为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）importtorchfromtorch.nnimportL1Loss,CrossEntropyLossfromtorch.nnimportMSELossinputs

Hygge0+·2022-12-04 16:00

tensorflow分类的loss函数_分类回归loss函数汇总分析

https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/80787753分类任务loss:二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy：TensorFlow

weixin_39735509·2022-12-04 14:56

PolyLoss: A Polynomial Expansion Perspective of Classification Loss Functions

摘要在分类问题中，常使用Cross-entropyloss和Focalloss。通过泰勒展开来逼近函数，作者提出了一个简单的框架，称为PolyLoss，将损失函数设计为多项式函数的线性组合。

与光i·2022-12-04 14:22

ICLR 2022 | 超越Focal Loss！PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！

id=gSdSJoenupICross-entropyloss和Focalloss是在训练深度神经网络进行分类

Amusi（CVer）·2022-12-04 14:52

【图像分类损失】PolyLoss：一个优于 Cross-entropy loss和Focal loss的分类损失

APolynomialExpansionPerspectiveofClassificationLossFunctions》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.12511.pdf1.简介Cross-entropyloss

姚路遥遥·2022-12-04 14:49

几种机器学习常用调参方式对比(网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化)

GridSearchCV):gridsearch就是穷举，穷举所有得超参组合Ex：当对决策树调参，若只对一个超参优化，如树的最大深度，尝试[3,5,7]，则可表示为若还想对分裂标准进行调参，则尝试gini和entropy

weixin_41636030·2022-12-04 11:00

Pytorch学习笔记-04 权值初始化与损失函数

Pytorch学习笔记-04权值初始化与损失函数文章目录Pytorch学习笔记-04权值初始化与损失函数权值初始化Xavier初始化10种初始化方法损失函数nn.CrossEntropyLossnn.NLLLossnn.BCELossnn.BCEWithLogitsLoss

Yuetianw·2022-12-04 09:38

【图像分类损失】SimLoss：一个适合于年龄估计的分类损失

violetsareblue,botharesomehowsimilar,buttheclassifierhasnoclue.论文题目：《SimLoss:ClassSimilaritiesinCrossEntropy

姚路遥遥·2022-12-04 09:30

交叉熵（cross-entropy）不适合回归问题？

原因如下：(1)MSE对参数的偏导(2)corss-entropy对参数的偏导由上述公式可以看出，在使用MSE时，w、b的梯度均与sigmoid函数对z的偏导有关系，而sigmoid函数的偏导在自变量非常大或者非常小时

this_is_part_of_life·2022-12-03 22:16

educoder 决策树

7、决策树第2关：信息熵与信息增益importnumpyasnp#计算信息熵defcalcInfoEntropy(feature,label):'''计算信息熵:paramfeature:数据集中的特征

@小蜗牛·2022-12-03 21:54

InfoNCE loss与交叉熵损失的联系，以及温度系数的作用

ContrastiveLearning），必知必会》和《CIKM2021当推荐系统遇上对比学习，谷歌SSL算法精读》中，我们都提到过两个思考：（1）对比学习常用的损失函数InfoNCEloss和crossentropyloss

taoqick·2022-12-03 16:34

使用nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数时报错“nll_loss_forward...“ not implemented for...

训练时使用nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，输入数据时报错criterion=nn.CrossEntropyLoss()#损失函数loss=criterion(output,target

Idly_style·2022-12-03 15:43

卷积神经网络基础学习笔记

卷积神经网络基础学习笔记CNN发展历程全连接层神经元卷积层局部感知权值共享卷积过程激活函数卷积过程矩阵大小计算池化层误差的计算交叉熵损失（CrossEntropyLoss）误差反向传播权重的更新优化器教程来自

hywh111·2022-12-03 13:02

Entropy-based Active Learning for Object Detection with Progressive Diversity Constraint（CVPR2022）

原文链接根据overview来阐述过程主要分为三步：Instanceuncertaintyisfirstcomputedbasedontheentropy.ENMSthenperformsoneachimagetoremoveredundantinstances.DivProtoaggregatestheinstancesofeachimagetoprototypesandrejectstheim

Coder.Gnew·2022-12-03 12:39

机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构

DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',min_samples_leaf=3)函数为创建一个决策树模型，其函数

小火2016·2022-12-03 10:22

DecisionTreeClassifier的使用

介绍调参利用学习曲线调参根据分数高低选择决策树的深度根据预测结果与实际结果比较判断过拟合还是欠拟合利用网格调参举例参数介绍clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy

liuziyuan827·2022-12-03 10:51

DecisionTreeClassifier决策树

或输入‘entropy’使用信息增益splitter每

代嘻嘻·2022-12-03 10:50

pytorch学习--softmax回归

如：回归到多类分类均方损失对类别进行一位有效编码使用均方损失训练最大值作为预测更置信的识别正确类校验输出匹配概率（使输出非负，和为1）概率y和y_bar的区别作为损失交叉熵（crossentropy）衡量两个概率的区别

_Learning_·2022-12-02 23:24

深度学习中需要掌握的数学2之信息论

信息论信息熵(Entropy)1.信息量2.总结交叉熵1.KL散度-如何衡量两个事件/分布之间的不同2.交叉熵公式3.为什么交叉熵可以用作代价4.总结参考文献信息熵(Entropy)信息熵，可以看作是样本集合纯度一种指标

joejoeqian·2022-12-02 20:28

NLP常用损失函数代码实现——SoftMax/Contrastive/Triplet/Similarity

NLP常用损失函数代码实现 NLP常用的损失函数主要包括多类分类（SoftMax+CrossEntropy）、对比学习（ContrastiveLearning）、三元组损失（TripletLoss）和文本相似度

华师数据学院·王嘉宁·2022-12-02 17:48

Making better mistakes -- Mistake severity issues

LeveragingclasshierarchieswithdeepnetworksIntroductionMethodFrameworkandrelatedworkHierarchicalcross-entropy

连理o·2022-12-02 17:08

python决策树export_python – 了解export_graphviz的决策树输出

类,2％属于B类.我训练了一个DecisionTreeClassifier(来自sklearn),class_weights设置为与以下设置平衡：dtc_settings={'criterion':'entropy

weixin_39806779·2022-12-01 21:16

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed

项目场景：tensorflow，使用sparse_categorical_crossentropy损失函数报错原因问题描述：fromkerasimportoptimizersoptimizer=optimizers.rmsprop_v2

晨风入晚林·2022-12-01 17:25

机器学习扫盲系列1

一、交叉熵损失（Crossentropyloss）二分类问题中常见，其是用于判断模型在样本上的表现1、whyCrossentropyloss？

pure a~·2022-12-01 16:23

Pytorch：optim.zero_grad()、pred=model(input)、loss=criterion(pred,tgt)、loss.backward()、optim.step()的作用

的过程中依次用到以下三个函数optimizer.zero_grad()；loss.backward()；optimizer.step()model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss

u013250861·2022-12-01 08:42

python实现决策树（吴恩达课程）

python实现决策树（吴恩达课程）#UNQ_C1#GRADEDFUNCTION:compute_entropydefcompute_entropy(y):"""ComputestheentropyforArgs

sherlockjjobs·2022-12-01 07:04

【吴恩达机器学习】神经网络week2

神经网络week21.1Tensorflow实现例子：手写数字识别BinaryCrossentropy是分类交叉熵1.要求Tensorflow将神经网络这三层串在一起；2.让Tensorflow编译模型

lucky_08·2022-12-01 07:31

机器学习领域几种距离度量方法【3】

十三、堪培拉距离(CanberraDistance)十四、布雷柯蒂斯距离(BrayCurtisDistance)十五、交叉熵(CrossEntropy)十六、相对熵(relativeentropy)十七

yeler082·2022-12-01 00:48

《PyTorch深度学习实践》-B站刘二大人-day4

逻辑斯蒂回归B站刘二大人的PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL散度，cross-entropy

爱编程的西瓜·2022-11-30 22:24

pytorch中交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss()的真正计算过程

pytorch中交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss()的真正计算过程对于多分类损失函数CrossEntropyLoss，就不过多的解释，网上的博客不计其数。

月光下的小趴菜·2022-11-30 21:38

torch.nn.functional 和 torch.nn 去使用softmax，logsoftmax,crossentropy等的区别

参考：softmax+log=logsoftmax,logsoftmax+nllloss=crossentropy_LUQC638的博客-CSDN博客importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF

LUQC638·2022-11-30 20:43

pytorch中softmax和log_softmax、CrossEntropyLoss() 和NLLLoss()

1.softmax和log_softmax方法公式解释pytorchsoftmax又称归一化指数函数，先通过化为正数，再通过除以和，转换到0-1之间，并且和为1。可以理解为将输出结果转化为属于不同类别的概率。importtorch.nn.functionalasFsoftmax=F.softmax(data,dim=0)importtorch.nnasnnnn.softmax(dim=-1)(da

wekings·2022-11-30 20:43

torch.log_softmax与torch.nn.functional.log_softmax的区别（dropout，relu，crossentropy，log_softmax）

torch.nn和torch.nn.functional都可以进行dropout,relu,crossentropy，log_softmax等操作。

雨雨子speech·2022-11-30 20:09

李宏毅机器学习2021学习笔记（1）：CNN

李宏毅机器学习2021学习笔记（1）：CNN1.评价指标：交叉熵（Crossentropy）2.CNN本质：读取局部特征3.Receptivefield与StrideReceptivefiled:CNN

不知名菜鸟newdon·2022-11-30 19:24

CrossEntropyLoss的理解

对于交叉熵，一直以来都是直接运用公式，最近稍微了解了一下1公式nn.CrossEntropyLoss结合nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss（负对数似然），也就是先计算Softmax，再计算

iwill323·2022-11-30 17:52

Pytorch中的分类损失函数比较NLLLoss与CrossEntropyLoss

参考来源，仅作为学习笔记二分类对于一个二分类问题，比如我们有一个样本，有两个不同的模型对他进行分类，那么它们的输出都应该是一个二维向量,比如：模型一的输出为：pred_y1=[0.8,0.2]模型二的输出为：pred_y2=[0.6,0.4]需要注意的是，这里的数值已经经过了sigmoid激活函数，所以0.8+0.2=1，比如样本的真实标签是：true_y=[1,0]现在我们来求这两个模型对于这一

Jeremy_lf·2022-11-30 17:21

【Pytorch学习笔记】交叉熵损失函数CrossEntropyLoss的案例使用

文章目录前言一、案例代码1.引入库2.生成网络输出以及目标输出3.熟悉计算公式，手动计算第一个样本4.交叉熵损失权重5.CrossEntropyloss:ignore_index二、完整代码总结前言分类问题常用的损失函数为交叉熵

秋天的波·2022-11-30 17:46

pytorch softmax回归【从零实现+简洁实现】

文章目录一、前言二、实现1.加载并测试数据集2.从零实现2.简洁实现一、前言从零实现构造数据集迭代器实现模型初始化超参数定义softmax操作定义损失函数【交叉熵CrossEntropyLoss】定义优化算法

什么都干的派森·2022-11-30 14:42

深度学习损失函数

目录前言1、均方差损失——MSE2、交叉熵损失——CrossEntropyLoss前言一直使用的Pytorch这个框架，关于损失函数的内容，可以在Pytorch的官方文档torch.nn—PyTorch1.10documentation

飞飞呀·2022-11-30 13:16

VMD如何确定分解层数（二）：通过样本熵（SE）确定

九十年代初，Pincus提出的近似熵(APEN,AproximateEntropy)主要是从衡量时

soap皂·2022-11-30 12:33

PyTorch深度学习实践（b站刘二大人）P9讲多分类问题 Softmax Classifier

使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.2.Lossfunction-CrossEntropy

努力学习的朱朱·2022-11-30 12:58

《PyTorch深度学习实践》Lecture_09 多分类问题 Softmax Classifier

softmax层的计算如下：举个例子：（二）LossFunction-CrossEntropyCrossEntropyinNumpy：importnumpya

　木夕敢敢·2022-11-30 12:27

R语言决策树实现

文章目录决策树决策树函数优势决策树适用于分类型独立变量决策树函数ID3：informationentropy信息熵C4.5：informationgainratio信息增益比CART：giniindex

Cachel wood·2022-11-30 02:23

手写一个神经网络(不用Pytorch模块)来实现MINIST手写数据集

文章目录概览思路SoftmaxSoftmax'sDerivateCrossEntropyLossCrossEntropyLoss'sDerivateCEwithLogitLossCEwithLogitLoss'sDerivate

一米八八的超儿·2022-11-29 22:34

nn.BCEWithLogisticLoss() & nn.BCELoss()的区别 ,nn.CrossEntropyLoss() & nn.NLLLoss()的区别

nn.BCEWithLogisticLoss()=F.sigmoid()+F.binary_cross_entropy()/nn.BCELoss()importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF

jq_98·2022-11-29 20:26

深度强化学习CS285 lec13-lec15 （下）

1.1ImitationLearning与InverseRL1.2StandardRL与InverseRL二、InverseRL2.1Recap2.2MaximumLikelihoodLearning2.3MaximumEntropyIRL2.4GuidedCostLearning2.5GAIL2.6GAIRL

Nemo555·2022-11-29 18:30

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