Entropy 第22页

nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数

1、nn.CrossEntropyLoss()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。

有点聪明的亚子1·2022-11-22 15:23

【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解

文章目录一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()二、什么是交叉熵三、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数参考链接一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()

想变厉害的大白菜·2022-11-22 15:22

pytorch中交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss()）的计算过程

importtorchimporttorch.nnasnnimportmathimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathcriterion=nn.CrossEntropyLoss

子非鱼_tan·2022-11-22 14:17

Pytorch里的CrossEntropyLoss详解

转自：Pytorch里的CrossEntropyLoss详解_aiwanghuan5017的博客-CSDN博客首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional

Leora_lh·2022-11-22 14:47

nn.CrossEntropyLoss()的计算过程

nn.CrossEntropyLoss()中的计算方法：原公式为：loss=-(y1logp1+y2logp2+y3logp3+…+ynlogpn)y1,y2,…,yn为ground-truth标签，p1

哈兰德小助理·2022-11-22 14:15

torch.nn.CrossEntropy用法

torch.nn.CrossEntropy常用于多类别单分类场景：NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。

仁义礼智信达·2022-11-22 14:14

torch.nn.CrossEntropyLoss(),torch.nn.NLLLoss()函数

torch.nn.NLLLoss()nn.NLLLoss输入是一个对数概率向量和一个目标标签NLLLoss()，即负对数似然损失函数（NegativeLogLikelihood）。NLLLoss()损失函数公式：NLLLoss=−1N∑k=1Nyk(log_softmax)NLLLoss=-\frac{1}{N}\sum_{k=1}^{N}y_k(log\_softmax)NLLLoss=−N1k

chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-11-22 14:14

Pytorch损失函数torch.nn.CrossEntropy()详解

nn.CrossEntropy原先我理解的交叉熵loss的计算步骤分为两步：对网络输出做softmax得到y’；使用公式loss=-y*lny'计算最终loss。

云刘刘·2022-11-22 14:11

【深入浅出向】从自信息到熵、从相对熵到交叉熵，nn.CrossEntropyLoss, 交叉熵损失函数与softmax，多标签分类

文章目录什么是信息信息与消息的区别信息测度:自信息熵：信源的信息测度信息熵联合熵与条件熵机器学习中的交叉熵相对熵与交叉熵机器学习中的相对熵与交叉熵[^2]多分类中的交叉熵[^3]Pytorch中的交叉熵nn.CrossEntropyLossnn.BCELoss

leSerein_·2022-11-22 14:39

nn.CrossEntropyLoss详解

nn.CrossEntropyLoss是pytorch下的交叉熵损失，用于分类任务使用下面我们看看它具体是怎么实现的先创建一下数据importtorch.nnasnnimporttorchx=torch.rand

Lucinda6·2022-11-22 14:38

PyTorch的 nn.CrossEntropyLoss() 方法详解

1、PyTorch的nn.CrossEntropyLoss()方法详解2、nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数

嗯~啥也不会·2022-11-22 14:04

[机器学习]决策树选西瓜

Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使

海绵宝里宝气·2022-11-22 13:16

声纹识别损失函数总结

目录ClassificationobjectivesSoftmaxCross-EntropyA-SoftmaxAM-SoftmaxAAM-SoftmaxAAM-Softmax，AM-softmax，A-softmax

码匀·2022-11-22 12:29

TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数详解

一、函数介绍函数形式：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels,logits=logits)需要注意的是，此处是最常见的参数形式，

信小颜·2022-11-22 10:24

机器学习笔记（决策树模型）

确定目标变量，并通过属性选择尽量把数据分割，来使得目标变量尽量pure衡量pure程度的值为熵（entropy）entropy↓⇒purity↑0表示属性全部一致，1表示p全部相等entropy值域为[

Burning1ce·2022-11-22 09:02

人脸识别演变过程中的 softmax loss、center loss、L-Softmax loss、A-Softmax loss、AM-Softmax loss、ArcFace的完整详细讲解

CenterLoss、L-SoftMaxLoss、A-SoftMaxLoss、ArcFace的完整详细讲解人脸识别流程ArcFace简介ArcFace演变过程1.SoftMaxlossSoftMaxCrossEntropy

小林记录·2022-11-22 05:36

BCEloss和CrossEntropyLoss的区别

1.BCElosspytorch官方提供的公式：l(x,y)={l1,l2,…,ln}T,l(x,y)=\{l_1,l_2,\dots,l_n\}^T,l(x,y)={l1,l2,…,ln}T,ln=−wn[ynlog(xn)+(1−yn)log(1−xn)]l_n=-w_n[y_nlog(x_n)+(1-y_n)log(1-x_n)]ln=−wn[ynlog(xn)+(1−yn)log(1−xn

loki2018·2022-11-22 05:03

softmax函数与交叉熵损失

目录softmax函数softmax函数的作用softmax运算计算案例交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）作用信息量信息熵相对熵（KL散度）交叉熵计算案例总结参考softmax函数softmax

凉～婷·2022-11-22 02:30

科学边界·2022-11-22 00:47

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数和标签平滑函数

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数和标签平滑函数F.cross_entropy先来讲下基本的交叉熵cross_entropy，官网如下：torch.nn.functional.cross_entropy—PyTorch1.12documentationtorch.nn.functional.cross_entropy

未来影子·2022-11-21 19:27

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第九讲：多分类问题代码

0.2,0.1,-0.1])y_pred=np.exp(z)/np.exp(z).sum()loss=(-y*np.log(y_pred)).sum()print(loss)可转化为下面这种有CrossEntropyLoss

我的宠物不是小马·2022-11-21 16:08

构建决策树根节点的案例

不同概率分布对信息熵的影响"""importnumpyasnpdefentropy(p):"""信息熵的计算公式:paramp::return:"""returnnp.sum([-t*np.log2(t

小白进阶---持续充电中·2022-11-21 16:40

一个完整决策树的构建案例

已婚,110,否是,离婚,60,否否,离婚,95,是否,单身,85,是否,已婚,75,否否,单身,90,是是,离婚,220,否"""importnumpyasnpimportpandasaspddefentropy

小白进阶---持续充电中·2022-11-21 16:40

2021-06-23

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()https://blog.csdn.net/ZJRN1027/article/details/80199248

寧寧NH·2022-11-21 15:39

Waldocsdn·2022-11-21 07:17

模型压缩剪枝蒸馏量化

是百度提出的模型优化工具，包含在PaddlePaddle框架中，支持若干知识蒸馏算法，可以在teacher网络和student网络任意层添加组合loss，包括FSPloss，L2loss，softmaxwithcross-entropyloss

Mr_Troy·2022-11-21 07:46

Pytorch -----多分类问题 (Softmax Classifier)原理和代码实现，损失函数NLLLoss和CrossEntropyLossr的用法和区别。

之前的分类都是只有两个分类，是或者不是。今天学一下多分类问题，比如下面这个图。识别这个图中的数字，当输出结果的时候有0-9十个分类结果。比如第一个数字5，经过训练输出可能是P(Y=5)=0.9，即理解为等于5的概率是90%。但这样有一个问题，如果这个数字特别模糊，可能出现的情况是P(Y=1)=0.8,P(Y=2)=0.8,P(Y=5)=0.9,也就是说，这个数字是1的概率是0.8，是2的概率也是0

深度不学习！！·2022-11-21 02:55

论文学习笔记（15）：Low-resolution face recognition（CSRI网络）

1.架构CSRI方法将VDSR作为SR部分的架构，CenterFace作为FR部分的架构2.损失函数SR部分：MSElossFR部分：softmaxCross-Entropyloss由于合成和nativeLR

鱿鱼圈是真鱿鱼吗·2022-11-21 02:42

KL散度、JS散度的理解以及一些问题

散度KL散度定义特性公式离散连续机器学习JS散度出现的原因公式特性问题交叉熵（CrossEntropy）定义公式和KL散度的关系KL散度定义KL(Kullback-Leiblerdivergence)散度用来描述两个概率分布

小葵向前冲·2022-11-21 00:14

KL-散度(相对熵)

一、第一种理解相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益

冷心笑看丽美人·2022-11-21 00:13

kl散度度量分布_熵(entropy)与KL散度及应用

1.自信息（I）信息量的值与事件发生的概率有关系，概率越小信息越大。假设事件A发生的概率是,则事件A的信息量为：2.信息熵(H(X)):定义：3.联合熵（H(X,Y)）4.条件熵（H(Y|X)）可以证明：5.互信息在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息或转移信息是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布p和分解的边缘分布的乘积p(X)p的相

joo haa·2022-11-21 00:42

KL散度（Kullback–Leibler divergence）

统计学上，KL散度用来衡量一个概率分布Q对另一个概率分布P偏离的程度，记为DKL(P||Q).在信息论的编码理论中，KL散度也称为相对熵(relativeentropy)或信息增益(informationgain

star9404·2022-11-21 00:10

pytorch代码-图像分类损失函数

所以不会贴出太多理论知识，但是也会贴上理论解释的一些博文，对理论有兴趣的可以去看看代码来源本文代码来自：基于pytorch实现的图像分类源码代码实践示例：使用Pytorch实现图像花朵分类图像分类损失CrossEntropyLossimporttorchimporttorch.nnasnnclassCrossEntropyLoss

魔鬼面具·2022-11-21 00:36

KL散度（KL divergence）

KL散度（KLdivergence）相对熵（relativeentropy）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence

RayRings·2022-11-21 00:03

【周志华机器学习】西瓜书吃瓜教程学习笔记总结Task03

第四章决策树4.1基本流程决策树的生成是一个递归过程：4.2划分选择关键在于从A中选择最优划分属性a*使结点的“纯度”purity越高信息熵informationentropy：度量样本集合纯度最常用的一种指标

JM-Xia·2022-11-21 00:13

Pytorch 中nn.Moudle 与 nn.functional 的区别

一、命名区别1.nn.Moudle中命名一般为:nn.Xxx(第一个X为大写)例如：nn.Linear，nn.Conv2d，nn.CrossEntropyLoss等2.nn.functional中命名一般为

谁说朽木不可雕也·2022-11-20 23:38

【机器学习sklearn】决策树（Decision Tree）算法

提示：这里是一只努力肯的小白有错就改非礼勿喷:)决策树算法前言一、决策树学习基本算法1.信息熵（InformationEntropy）2.信息增益（Informationgain）-ID3决策树3.增益率

Moonuiu·2022-11-20 23:50

李宏毅深度学习笔记06（Logistic Regression）

FunctionSetIncludingalldifferentwandbStep2：GoodnessofaFunction（决定一个function的好坏）假设trainingdata的数据如下图所示：则probability就是如下：crossentropy

稀里糊涂的小楠～·2022-11-20 22:02

TensorFlow - Keras搭建神经网络（鸢尾花分类）

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False)有些函数经过softmax激活，输出的是概率分布，有些函数则是原始输出；from_logits

LMengi000·2022-11-20 19:39

Xgboost 稍微了解（指这篇文章）

信息增益的度量值为：熵ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择我们先定义信息论中广泛使用的一个度量标准，称为熵（entropy

Jc随便学学·2022-11-20 17:40

机器学习-决策树（python）

Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和

孤グ寞·2022-11-20 16:14

数据结构 - 决策树(分类)

数据结构-决策树一决策树的介绍二决策树的构造使用决策树做预测需要以下过程：1.信息熵2.条件熵(ConditionalEntropy)与信息增益（InformationGain）3.信息增益做特征选择的优缺点

辉常努腻·2022-11-20 14:02

torch.nn里的损失函数：MSE、BCE、BCEWithLogits、NLLLoss、CrossEntropyLoss的用法

1.nn.MSELoss()模型的预测值与标签的L2距离。一般用于回归问题。之所以不用于分类问题，可能原因为：使用sigmoid之后，函数形式不是凸函数，不容易求解，容易进入局部最优。loss=nn.MSELoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output=loss(input,target)ou

zcm0126·2022-11-20 13:33

深度学习基础----损失函数：BCELoss，BCEWithLogitsLoss，BPRLoss，TOP1Loss

BCELoss：CE和BCE：CrossEntropy。

无意识积累中·2022-11-20 12:56

多标签分类与BCELoss

在讨论这一个问题之前，先看一个很有意思的事实：多标签分类的激活函数、损失函数和二分类十分相似，都是sigmoid和binarycrossentropy，那么说明这两个问题也有很大的相似之处。

xiongxyowo·2022-11-20 12:53

交叉熵损失和二元交叉熵损失

一、什么是交叉熵损失(CrossEntropyLoss)交叉熵是信息论的概念。

飞机火车巴雷特·2022-11-20 12:22

PytorchAPI - torch.nn

文章目录LossFunctions(1)torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=

蜡笔羊驼·2022-11-20 12:52

PyTorch 深度学习实践第6讲

B站刘二大人，传送门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

错错莫·2022-11-20 12:18

【2】谷歌2021模型量化白皮书《A White Paper on Neural Network Quantization》

2021google模型量化白皮书导读离线量化（PTQ）量化范围设置Min-max方法Meansquarederror（MSE）CrossentropyBNbasedrangesetting方法比较Cross-LayerEqualization

一颗磐石·2022-11-20 12:47

损失函数 | BCE Loss（Binary CrossEntropy Loss）

BCE（BinaryCrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题

一颗磐石·2022-11-20 12:44

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