Entropy 第25页

关于pytorch损失函数的摸索

以上是总结，然后看一下实际代码中怎么用先看nn.CrossEntropyLoss()的用法importnumpyasnpA=range(12)A=np.asarray(A)A=A.reshape(4,3

云断山明·2022-07-29 07:37

F.binary_cross_entropy_with_logits

torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input,target,weight=None,size_average=None,reduce

TonyJavierJR·2022-07-29 07:31

pytorch学习笔记之神经网络与全连接

MSE作为loss函数时，期望输出接近于1，因此可以作为回归的概念但，当采用交叉熵作为loss函数时，会将期望输出偏向单一的种类（高于某一阈值，输出1；低于阈值输出0），故作为分类的概念更合适交叉熵熵（entropy

ljc_coder·2022-07-28 07:11

机器学习-决策树

1.1.1信息熵信息熵（informationentropy）是度量不纯度最常用指标。不纯度计算是基于节点来结算，树中的每个节点都会有不纯度。

胡桃夹子zy·2022-07-24 07:14

学习笔记 Day54（梯度，激活函数）

torch.sigmoid2,tanh1,torch.tanh3,Relu3,loss的梯度1，均方误差，mse2，softmax4，感知机1，单层感知机2，多层感知机5，链式法则6，神经网络反向传播算法7，cross_entropy8

a_Loki·2022-07-22 11:31

（七）PyTorch深度学习：全连接层网络

1、Softmax（层）函数：将输出值转换成概率值（全部值加起来等于一）2、交叉熵损失流程框图：3、交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）：4、模型设计代码：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportto

Kkh_8686·2022-07-19 19:43

四. softmax多分类

categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy计算softmax交叉熵。

看的见的时间·2022-07-17 16:03

【深度学习】softmax多分类

test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()一、理论部分多分类的损失函数使用多分类的交叉熵，对应categorical_crossentropy

caseyzzz·2022-07-17 16:02

独热编码与交叉熵损失函数

fashion_mnist数据集3.数据处理4.搭建模型5.训练模型6.模型预测在文章softmax多分类中的简单示例中我们讲到了在tf.keras里，对于多分类问题我们使用categorical_crossentropy

booze-J·2022-07-17 16:31

CartPole环境下的强化学习

CartPole环境下的强化学习实验题目以CartPole为环境，实现DQN和PG算法，要求进行可视化(reward,loss,entropy等）。

HuangDell·2022-07-17 07:29

2.3 分类器及损失

线性分类2.3.1.1线性分类解释学习到的权重2.3.2损失函数2.3.2.1多分类SVM损失2.2.2.2Softmax分类（MultinomialLogisticRegression）与cross-entropy

开拖拉机的舒克。·2022-07-11 07:36

山东大学人工智能导论实验二前向传播和反向传播

理解前向传播和反向传播应用作业一中提到的基本操作【实验内容】假设X有n个样本，属于m=3个类别,表示样本属于第m类的概率，请实现的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b)，每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值，计算crossentropyloss

timerring·2022-07-06 14:07

山东大学人工智能导论实验一 numpy的基本操作

实验内容】【代码要求】【文档要求】1.代码运行结果截图(main函数里的内容不要修改)编辑2.sigmoid函数的公式及图像3.sigmoid函数梯度求解公式及图像4.softmax函数公式5.crossentropylossfunction

timerring·2022-07-06 14:34

Pytorch报错：RuntimeError : bool value of Tensor with more than one value is ambiguous. 的可能原因

1、使用损失函数的时候，不能直接写loss=nn.CrossEntropyLoss（input,target）或者是nn.NLLLoss(input,target)，必须先把求损失的库函数定义到一个自己命名的函数再调用

qq_ddddd·2022-07-06 10:39

交叉熵损失函数代码中的那些坑

torch.nn.CrossEntropyLoss()首先，这是一个类，在用的时候需要先创建对象，然后把参数传给对象。

Never_Jiao·2022-07-06 10:38

深入浅出PyTorch中的nn.CrossEntropyLoss

raelum.blog.csdn.net主要领域：NLP、RS、GNN如果这篇文章有帮助到你，可以关注❤️+点赞+收藏⭐+留言，这将是我创作的最大动力目录一、前言二、理论基础三、主要参数3.1输入与输出四、从零开始实现`nn.CrossEntropyLoss

aelum·2022-07-05 07:27

图像分类性能提升方案

开发一个足够大可以过拟合的模型第三步.训练过程的优化损失函数1.标签平滑(labelsmooth)2.CenterLoss3.ArcFace4.Focalloss5.SparseMaxlossandWeightedcross-entropy

龙海L·2022-07-04 07:52

ROGUE：计算单细胞数据中细胞群的纯度（异质性）

文章链接：Anentropy-basedmetricforassessingthepurityofsi

Hayley笔记·2022-07-01 10:50

pytorch 多分类中的损失函数

前言pytorch中的损失函数：CrossEntropyLossLogSoftmaxNLLLossSoftmax在多分类的时候，我们希望输出是符合概率分布的，所以利用Softmax做了归一化的处理。

code bean·2022-06-30 07:28

pytorch中的梯度、激活函数和loss

文章目录梯度激活函数torch.sigmoid()torch.tanh()torch.relu()nn.LeakyReLU()softmaxloss函数均方差（MeanSquaredError）CrossEntropy

Mr. Wanderer·2022-06-29 07:57

loss_使用

sigmoid+binary_cross_entropy=binary_cross_entropy_with_losgitssoftmax+nll=cross_entropy_loss

追光女孩儿·2022-06-27 23:40

【机器学习自学笔记2】决策树

Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成

Koorye·2022-06-26 07:41

Pytorch学习笔记——NLLLoss & CrossEntropyLoss

NLLLoss(NegativeLogLikelihoodLoss)图解如下：CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)图解如下：二者关系为：LogSoftmax+NLLLossCrossEntropyLoss

DK学到头秃·2022-06-25 18:15

ML之LoR&Bagging&RF：依次利用Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggl

Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——模型融合输出结果设计思路核心代码RF算法clf=RandomForestClassifier(n_estimators=500, criterion='entropy

weixin_34032827·2022-06-24 07:13

损失函数-pytorch

分类损失函数KLDivLoss、NLLLoss、CrossEntropyLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、MarginR

沙洁·2022-06-23 02:49

一文读懂Focal Loss及Pytorch代码(详细注释)

文章目录前言FocalLoss详解实现思路FocalLoss类的代码具体流程分析代码FocalLoss(FL)与CrossEntropy(CE)对比：总结前言FocalLoss及RetinaNet原理见另一篇文章

18岁小白想成大牛·2022-06-22 07:00

sigmoid交叉熵和softmax交叉熵的区别

1、tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits原理要求logits与label形状一致，是先对logits做softmax之后，再与label做交叉熵运算loss的输出形状

zcc_0015·2022-06-17 07:40

KL散度公式详解

目录文章目录Jensen'sinequality讲解KL散度（又名relativeentropy）mutualinformationJensen’sinequalityf(∫xp(x)dx)⩽∫f(x)

pinn山里娃·2022-06-17 07:35

机器学习——决策树(ID3)的实现

颜妮儿·2022-06-09 07:37

Pytorch深度学习——多分类问题、MNIST训练实例（B站刘二大人P9学习笔记）

目录1Softmax层介绍2选择Loss函数2.1NLLLoss损失函数2.2CrossEntropyLoss损失函数3MNIST训练实例代码详解3.1准备数据集3.2建立模型3.3构建损失函数和优化器

学习CV的研一小白·2022-06-07 07:44

机器学习实践之scikit-learn：逻辑斯蒂回归（Logistic regression）

在某些文献中，logistic回归又被称作logit回归，maximum-entropyclassification（MaxEnt，最大熵分类），或log-linearclassifier（对数线性分类器

空腹熊猫·2022-06-04 07:13

Image Classification （卷积神经网络基础）

目录1.激活函数1.1.sigmoid激活函数1.2.ReLU激活函数2.卷积层3.池化层4.误差的计算5.CrossEntropyLss交叉熵损失5.1.针对多分类问题（softmax输出，所有输出概率和为

Caoyy686868·2022-06-01 07:44

Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十二章：keras中的损失函数之BinaryCrossentropy详解

文章目录1.BinaryCrossentropy实例化参数2.BinaryCrossentropy调用实例化对象时输入的参数3.详解smaple_weight&reduction3.1sample_weight

爱编程的喵喵·2022-05-31 07:02

关于网络结构输出层加了softmax后，loss训练不下降的问题

小白第一次写，很多地方会显得比较生疏……首先记录的是为什么多分类问题中需要用softmax+crossentropyloss交叉熵函数的配合。

Blossomers·2022-05-28 15:16

Transfomer各组件与Pytorch

参考视频参考文章文章目录个人总结关于QKV的shape字典反转和编码解码CrossEntropyLoss(ignore_index=0)ModuleListzeros(1,0)vs.zeros(1)vs.zeros

MallocLu·2022-05-28 07:32

语义分割中的 loss function 最全面汇总

目录一、crossentropyloss二、weightedloss三、focalloss四、dicesoftloss五、softIoUloss总结：一、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

小殊小殊·2022-05-27 21:39

网页特效——花间飞舞的蝴蝶

crop=entropy&cs=srgb&fm=jpg&ixid=MnwxNDU4OXwwfDF8cmFuZG9tfHx8fHx8fHx8MT

电力系统与算法之美·2022-05-26 07:26

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义

2、基尼不纯度与熵Gini（缺乏同质性的度量）和Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定

·2022-05-22 11:03

入门tensorflow笔记之神经网络优化

主流的计算loss的方法：mse（meansquarederror均方误差）、自定义、ce(crossentropy交叉熵)栗子：预测酸奶日销量

韩韩的博客·2022-05-13 07:19

模式识别与机器学习作业——决策树（Python实现）

Homework4Report：ID3(a)(20points)BuildadecisiontreebasedonthethistableusingID3ID3ID3algorithm(Pleaseusetheentropyimpurity

田纳尔多·2022-05-12 07:00

损失函数及其代码实现

均方误差importnumpyasnpdefmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)2.交叉熵误差importnumpyasnpdefcross_entropy_error

feiwen110·2022-05-10 11:19

Pytorch 05天——感知机、链式法则、反向传播算法、交叉熵

一、感知机单层感知机多层感知机链式法则链式法则的验证反向传播算法一.MLP反向传播多层感知机反向传播交叉熵熵（Entropy）交叉熵（CrossEntropy）二分对于分类问题为什么不用MSE1、sigmoid

努力奔跑的憨憨啊·2022-05-10 07:30

【论文精读】Focal Loss for Dense Object Detection（RetinaNet）全文翻译及重点总结

文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.FocalLoss3.1BalancedCrossEntropy3.2FocalLossDefinition3.3ClassImbalanceandModelInitialization3.4ClassImbalanceandTwo-stageDetectors4

18岁小白想成大牛·2022-05-10 07:53

深度学习图像处理入门

卷积神经网络基础全连接层：BP算法（信号的前向传播和误差的反向传播）卷积层：卷积核（激活函数sigmoid，Relu，softmax）池化层：对数据进行稀疏处理，减少数据运算量（上采样，下采样）误差计算：CrossEntropyLoss

###_###_###·2022-05-08 07:13

tensorflow2.X和pytorch实现polyloss

polyloss介绍polyloss是Cross-entropyloss和Focalloss的优化版本，PolyLoss在二维图像分类、实例分割、目标检测和三维目标检测任务上都明显优于Cross-entropyloss

Haohao+++·2022-05-04 07:08

多分类问题《PyTorch深度学习实践》

11.softmax分类器，使用SoftMax分类器进行多分类问题2.NLLLoss（nagativeloglikelihoodloss）：Y是原始标签，另一个输入是softmax后求对数3.CrossEntropyLossLogSoftmax

weixin_44040169·2022-05-01 08:13

人工智能与漏洞识别-devign【1】（复现）

https://github.com/epicosy/devign查找相关资料了解AST抽象语法数https://zhuanlan.zhihu.com/p/102385477交叉熵损失函数（CrossEntropy

chales_cai·2022-04-30 07:06

基于卷积神经网络和迁移学习实现场景图片分类任务

文章目录前言一、数据集二、模型结构模型参数设置DatasetBatchNormailizationLearningrateReluSparse-Categorical-CrossentropyEarlystoppingmethod

Arwin（Haowen Yu）·2022-04-29 07:08

深度神经网络（DNN）的反向传播算法简要总结

第一个问题目标方程是损失函数（lossfunction），根据问题本身会有差异；比如分类问题，我们常用交叉熵（crossentropy）作为损失函数，这样能

Efred.D·2022-04-29 07:51

Pytorch学习--导数，激活函数，反向传播

Sigmoid/LogisticTanhRectifiedLinearUnitLeakyReLUSELUsoftplusLOSS及其梯度MeanSquaredErrorsoftmax()函数CrossEntropyLose

bit_codertoo·2022-04-29 07:49

推荐频道

Entropy