Entropy 第23页

深度学习 | (3) Pytorch中的分类问题损失函数

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，

CoreJT·2022-11-20 11:46

pytorch语义分割中CrossEntropyLoss()损失函数的理解与分析

最近在尝试使用pytorch深度学习框架实现语义分割任务，在进行loss计算时，总是遇到各种问题，针对CrossEntropyLoss()损失函数的理解与分析记录如下：1.数据准备为了便于理解，假设输入图像分辨率为

北斗星辰001·2022-11-20 11:59

Pytorch Bug: RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

使用torch.nn.CrossEntropyLoss()和自定义的DiceLoss作为损失函数，多机多卡运行。在运行的过程中产生了这个错误，记录一下。

菜鸟成长乐园·2022-11-20 10:00

tf.keras.callbacks.TensorBoard分析训练过程

update_freq=10000,profile_batch=2)model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.01),loss='binary_crossentropy

你好再见z·2022-11-20 08:39

集成学习02_catboost参数介绍与实战

1.通用参数1.loss_function损失函数支持的有RMSE,Logloss,MAE,CrossEntropy,Quantile,Log

雪龙无敌·2022-11-20 06:22

机器学习--决策树实验及源码（Python版）

Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和

DataLiu·2022-11-20 03:46

语义分割loss汇总

希望各位做分割的，可以在losslossloss层面，有所启发～交叉熵损失CrossEntropyLossFunction用于图像语义分

Fighting_1997·2022-11-20 03:36

深度学习训练营第6周好莱坞明星人脸识别

好莱坞明星识别（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制评论本项目包含：1.实验代码、相关说明及结果2.实验过程记录及总结主要知识点和目标包括要求：使用categorical_crossentropy

Salvare999·2022-11-20 01:03

Colab运行沐神《动手学深度学习》：ImportError: cannot import name ‘_check_savefig_extra_args‘ from ‘matplotlib.back

原语句：num_epochs=10train_ch3(net,train_iter,test_iter,cross_entropy,num_epochs,updater)报错：ImportError:cannotimportname

小小白2333·2022-11-19 23:41

PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization 阅读笔记

基于代理的方法：代理被看作是一个子数据集的代表，一个标准的基于代理的方法是softmaxcrossentropyloss，其中代理用来表示类。domai

1100dp·2022-11-19 22:25

目标检测中的类别损失和定位损失

文章目录类别损失1.CrossEntropyLoss交叉熵损失2.BalancedCrossEntropy3.FocalLoss改进的交叉熵损失函数定位损失1.L1Loss平均绝对误差（MeanAbsoluteError

Miraclo_acc·2022-11-19 21:59

损失函数：categorical_crossentropy

损失函数：categorical_crossentropy损失函数讲解合集概述正文公式分析代码分析MORE损失函数讲解合集binary_crossentropycategorical_crossentropy

Stealers·2022-11-19 20:17

pytorch的crossentropy

https://cloud.tencent.com/developer/article/1643419

qq_45812502·2022-11-19 19:22

解决Assertion `cur_target ＞= 0 && cur_target ＜ n_classes‘ failed.

举例来说，你的标签是10类，但是最后全连接层的输出节点个数不是10，就会报错，改一下就好2，Pytorch有个要求，在使用CrossEntropyLoss这个函数进行验证时label必须是以0开

innovationy·2022-11-19 18:43

pytorch搭建深度学习网络

目录1、tensor2、损失函数1）nn.CrossEntropyLoss2）nn.L1Loss3）nn.MSELoss3、自动求导Autograd4、网络模型库torchvision1）加载预训练模型

Nicholson07·2022-11-19 17:01

TypeError:Unable to serialize ＜tf.Variable ‘alpha:0‘ shape=() dtype=float32, numpy=0.8＞ to JSON.

#权重beta=K.variable(value=0.2,dtype="float32",name="beta")......model.compile(loss='categorical_crossentropy

aaaq_·2022-11-19 16:45

细粒度分类：Diversification Block(DB) + Gradient-boosting Cross Entropy(GCE)（一）

文章目录前言一、参考论文二、DiversificationBlock简介三、代码实现1、代码参考2、问题（个人理解）3、具体实现四、注解torch.split(feature_maps,1)numpy.squeeze(a,axis=None)torch.where(feature_map==torch.max(feature_map))b1=torch.zeros_like(feature_map

Robust Da·2022-11-19 14:42

决策树算法原理，剪枝详解

信息增益熵熵（entropy）是表示随机变量不确定性的度量，设X是一个离散随机变量，概率分布为

蓝色仙女·2022-11-19 13:46

人工智能（9）决策树学习

2.机器学习中分类方法中的一个重要算法3.构造决策树的基本算法分支根结点结点树叶3.1熵（entropy）概念：信息和抽象，如何度量？1948年，香农提出了”信息熵(entropy)“的概念一条

千梦千微雨·2022-11-19 10:29

什么是 Few-shot learning (小样本学习)？

TripetLossPretrainingandFineTuningCosineSimilaritySoftmaxClassifierFineTuning这是没有Fine—Tuning下面有Fine-TuningEntropyRegularization

live_for_myself·2022-11-19 10:27

交叉熵损失函数详解

交叉熵损失函数说到交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss），就想到公式：L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]L=-[ylog\haty+(1-y)log(1-\haty)]L=

zhongrui_fzr·2022-11-19 09:59

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy用于计算多分类问题的交叉熵。标签应为一个整数，而不是one-hot编码形式。

吃成一个胖娃娃·2022-11-19 08:56

交叉熵损失函数优缺点_交叉熵损失函数

交叉熵代价函数(Cross-entropycostfunction)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。

weixin_39608748·2022-11-19 08:19

交叉熵代价函数原理

article/details/52562159交叉熵代价函数（作用及公式推导）2016年04月02日18:22:52__鸿阅读数：65686更多所属专栏：MachineLearing交叉熵代价函数（Cross-entropycostfunction

weixin_34168880·2022-11-19 08:49

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy详解

目录tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的作用tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy的示例tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy

象象家的小蜜桃·2022-11-19 03:48

365天深度学习训练营-第6周：好莱坞明星识别

目录一、前言二、我的环境三、代码实现四、损失函数1.binary_crossentropy（对数损失函数）2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失函数）3.sparse_categorical_crossentropy

派大星先生c·2022-11-18 08:49

【R语言】使用nnet过程中报错Error in eval(predvars, data, env) : object ‘naulong‘ not found

项目场景：不会编程，从R语言书里抄了一段，结果发生如题报错问题描述报错部分代码如下(BPnet<-nnet(naulong~workd+time+weekd,data=nal,size=1,entropy

weixin_44261987·2022-11-16 18:49

机器学习笔记之条件随机场(四)建模对象描述(参数表示vs向量表示)

最大团与势函数最大熵模型条件随机场条件随机场的合理性个人理解：条件随机场PDF的表示形式向量角度描述条件概率(2022/11/13)状态转移过程逻辑解释条件概率的简化过程场景设计简化过程引言上一节介绍了最大熵马尔可夫模型(MaximumEntropyMarkovModel

静静的喝酒·2022-11-16 13:15

使用 PyTorch 搭建网络 - train_py篇

train.py目录如下：导包train.pyargparse配置参数main函数torch.nn.CrossEntropyLoss类torch.optim.Adam类python中enumerate(

樱木之·2022-11-15 16:45

机器学习中的损失函数（Loss Function）介绍、说明

损失函数损失函数介绍常见的损失函数1.对数损失函数（Logloss）2.hingeloss合页损失函数3.exp-loss指数损失函数4.cross-entropyloss交叉熵损失函数5.quadraticloss

小葵向前冲·2022-11-15 09:36

机器学习常用的几种损失函数

机器学习常用的几种损失函数，包括均方差损失MeanSquaredLoss、平均绝对误差损失MeanAbsoluteErrorLoss、HuberLoss、分位数损失QuantileLoss、交叉熵损失函数CrossEntropyLoss

Just Jump·2022-11-15 09:53

【深度学习】——分类损失函数、回归损失函数、交叉熵损失函数、均方差损失函数、损失函数曲线、

目录代码回归问题的损失函数分类问题的损失函数1、0-1损失(zero-oneloss)2、Logisticloss3、Hingeloss4、指数损失(Exponentialloss)机器学习的损失函数CrossEntropyLossFunction

有情怀的机械男·2022-11-13 11:37

sigmoid、softmax函数/交叉熵损失函数/二分类、多分类详细推导过程

一、交叉熵损失函数1、离散变量iii的概率分布为P(i)P(i)P(i)，熵的公式：Entropy=−∑iP(i)logP(i)Entropy=-\sum_iP(i)logP(i)Entropy=−i∑

PuJiang-·2022-11-13 11:33

softmax&Cross Entropy Loss

softmax&CrossEntropyLosssoftmax多分类问题通过exp（x）转化，确保概率的非负性（映射到零到正无穷）预测结果概率之和等于1：将转化后的结果除以所有转化后结果之和，相当于转化后结果占总数的百分比

白蜡虫可·2022-11-13 10:47

近似熵样本熵模糊熵

应用：机械设备状态监测、故障诊断以及心率、血压信号检测优点：抵抗环境干扰1.近似熵Def:近似熵(ApproximateEntropy，ApEn)提出：由StevenM.Pincus于1991年从衡量信号序列复杂性的角度提出的

try_trying_try·2022-11-13 00:00

Unified Focal loss: Generalising Dice and cross entropy-based losses to handle class imbalanced medi

UnifiedFocalloss:GeneralisingDiceandcrossentropy-basedlossestohandleclassimbalancedmedicalimagesegmentation

Never_Jiao·2022-11-12 08:43

样本不均衡 & Weighted cross entropy and Focal loss

目标（损失）函数1.2.1classweight1.2.2OHEM1.2.3Focalloss1.3模型算法1.3.1采样+集成学习1.3.2异常检测1.4决策及评估指标2、WeightedcrossentropyandFocalloss1

条件漫步·2022-11-12 04:31

机器学习笔记之条件随机场(三)MEMM的标注偏置问题

最大熵马尔可夫模型最大熵马尔可夫模型的优点最大熵马尔可夫模型的缺陷标注偏置问题标注偏置问题示例引言上一节介绍了隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)向最大熵马尔可夫模型(MaximumEntropyMarkovModel

静静的喝酒·2022-11-10 13:06

深度学习机器学习面试题——损失函数

关于交叉熵损失函数（Cross-entropy）和平方损失（MSE）的区别？推导交叉熵损失函数？为什么交叉熵损失

冰露可乐·2022-11-09 17:18

人工智能AI面试题分享（含答案）

答：tf.nn.weighted_cross_entropy_with_lo

程序媛珂珂·2022-11-09 17:16

PyTorch 使用GPU训练

损失函数这三种变量调用.cuda()来在GPU上进行训练#将网络模型在gpu上训练model=Model()model=model.cuda()#损失函数在gpu上训练loss_fn=nn.CrossEntropyLoss

风吹我亦散·2022-11-09 12:47

pytorch学习激活函数和loss函数及其求导

文章目录1激活函数1.1sigmoid函数1.2tanh函数1.3Relu整形线性单元1.4softmax2lossfuction2.1均方差2.2.1如何使用pytorch自动求导2.2交叉cross熵entropy

lit rebecca·2022-11-08 17:38

交叉熵损失的代码理解

2.2：在代码中：输入和标签直接输入到nn.CrossEntropyLoss中。那么两个维度都不一样是如何

翰墨大人·2022-11-08 13:44

【目标检测】55、损失函数 | 分类检测分割中的损失函数和评价指标

文章目录一、分类1.1CrossEntropyLoss1.2带权重的交叉熵Loss1.3FocalLoss1.4Varifocalloss二、检测2.1bbox回归损失函数2.1.1L1损失2.1.2L2

呆呆的猫·2022-11-07 17:54

李宏毅机器学习笔记—— 15. Network Compression( 网络压缩)

并计算两者之间的cross-entropy，使其最小化，从

HSR CatcousCherishes·2022-11-06 14:32

李宏毅机器学习——学习笔记（18）Support Vector Machine（SVM）

hingeloss进行二分类的过程中，采取sigmoid和crossentropy的原因是gradientdescent的梯度很大，利于参数调整。

青芒·1·2022-11-06 07:58

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier构建决策树

blog.csdn.net/li980828298/article/details/51172744完整的sklearn.tree的介绍参数说明如下：criterion：特征选择标准，可选参数，默认是gini，可以设置为entropy

weixin_43869906·2022-11-04 16:52

使用信息熵构建决策树

信息熵信息熵是用来衡量信息的不确定性的指标，不确定性是一个事件出现不同结果的可能性，计算的方法如下：其中P(X=i)为随机变量x取值为i的概率假设硬币得到正面的概率等于反面的概率都为0.5那么信息熵为：Entropy

CAIC00513·2022-11-04 16:22

机器学习笔记1——决策树算法（上）

（可以用信息熵Entropy、信息增益Gain或基尼系数Gini等来度量。）例如，我们一般看一个人的身份可以根据性别，年龄，长相，身材等等因素。在这个例子里，性别显然是最明显的区分要素，因此我们会首先

矢頁·2022-11-02 22:29

机器学习笔记03 ---决策树(DT)：理论+代码实现

目录1、概述2、决策树模型3、决策树学习4、决策树的构建——三步骤4.1特征选择4.1.1熵（Entropy）4.1.2条件熵（ConditionalEntropy）H(Y|X)4.1.3信息增益（InformationGain

S1406793·2022-11-01 14:14

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