Entropy

loss出现Nan的解决办法（梯度爆炸）

1、加入gradientclipping：例如用的是交叉熵cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))的话，最后softmax层输出y_conv的取值范围在
zhenggeaza·2021-04-21 19:12

真正的高手，都有对抗“熵增”的底层思维

在1998年亚马逊致股东信里，贝佐斯说：“我们要反抗熵（Wewanttofightentropy）。”管理学大师彼得·德鲁克说：“管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增。
天山无名小仙女·2021-04-21 10:23

决策树算法梳理

决策树算法梳理1.信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）1.1熵（entropy）在信息论与概率统计中，熵表示随机变量不确定性的度量。
敬标·2021-04-19 20:05

机器学习中各种熵(Entropy)的总结

信息熵informationentropy1.量化信息一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，信息量的度量就等于不确定性的多少。换言之，概率越小，不确定性越大，信息所包含的信息量就越大。
什么都不太行的syq·2021-04-16 20:05

全球熵熵减定律

1A：19世纪中期，德国的著名物理学家和数学家Clausius克劳修斯在全世界第一个真正提出Entropy熵的概念，克劳修斯是全球公认的热力学理论奠基人，分子运动论奠基者。
东东ETV全球熵顶层布局·2021-04-15 03:12

交叉熵初识-cross entropy

定义在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。举例假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q，其中p为真实分布，q为非真实分布。假如，按照真实分布p来衡量识别一个样本所需要的编码长度的期望为：但是，如果采用错误的分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：此时就将H(p,q)
致Great·2021-04-14 08:07

机器学习决策树笔记

信息熵（entropy)变量的不确定性越大，熵也就越大ID3算法有A节点的信息获取量和没有A的信息获取量之间的差Gain(A)=Info(D)-Info_A(D);
雪菲幂·2021-04-14 02:38

数据挖掘算法原理与实践：决策树

决策树感谢阳博导远程指导第二关：决策树算法原理第三关：动手实现ID3决策树感谢阳博导远程指导第二关：决策树算法原理#encoding=utf8importnumpyasnp#计算熵defcalcInfoEntropy
登峰造極，永往无前。·2021-04-13 11:04

在数据集上计算连续随机变量的信息熵和互信息--k-近邻估计方法

写在前面信息熵(entropy)的原始定义是离散(discrete)的，后来发展了在连续域上的微分熵(differentialentropy)。
Jeremy_权·2021-03-31 11:46

ROGUE计算cell cluster的纯度

其每一个cellcluster里面并不会是100%的同一类型的细胞，里面可能含有一些其他类型的细胞也分到同一个cellcluster里面，因此有必要计算每一个cellcluster的纯度文章链接：Anentropy-bas
小潤澤·2021-03-27 16:56

排列熵、模糊熵、近似熵、样本熵的原理及MATLAB实现之样本熵

实现”系列，关于排列熵、模糊熵的内容请阅读博客：排列熵、模糊熵、近似熵、样本熵的原理及MATLAB实现排列熵、模糊熵、近似熵、样本熵的原理及MATLAB实现之模糊熵三、样本熵1.简介样本熵（Sampleentropy
Zhi Zhao·2021-03-23 17:58

TypeError: where() missing 2 required positional argument: “input“, “other“

attack_iters):output=model(X+delta)index=torch.where(output.max(1)[1]==y)iflen(index[0])==0:breakloss=F.cross_entropy
鬼道2021·2021-03-08 15:32

随机森林对特征重要性排序

twomethods:1.Meandecreaseimpurity不纯度降低大概是对于每颗树，按照impurity（gini/entropy/informationgain）给特征排序，然后整个森林取平均
sinat_22510827·2021-02-28 11:56

Python学习-softmax+crossEntropyLoss

目录简介公式使用代码参考简介公式softmax函数Softmax(x)也是一个non-linearity,但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作.这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下.定义x是一个实数的向量(正数或负数都无所谓,没有限制).然后,第i个Softmax(x)的组成是输出是一个概率分布:
静静和大白·2021-02-16 17:02

数据挖掘-数据离散化 python实现

-coding:utf-8-*-"""Author:ThinkgamerDesc:代码4-2基于信息熵的数据离散化"""importnumpyasnpimportmathclassDiscreteByEntropy
变瘦buff·2021-02-13 11:25

如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？——OneFlow 性能优化分享

在深度学习的分类任务中，网络最后的分类器往往是Softmax+CrossEntropy的组合：尽管当Softmax和CrossEntropy联合使用时，其数学推导可以约简，但还是有很多场景会单独使用SoftmaxOp
·2021-02-07 19:11

corssEntropy(softmax(\theta | X, I(y))) 梯度推导[2021-02-05]

限于本人水平，如有谬误敬请指出。交叉熵合并softmax函数：是一个的矩阵，其中是特征的数量，是分类的数量。假设为的列向量。运算和numpy的广播机制一致。函数会建立一个长度为的全零向量，并将第个索引位置的元素置一。（m和y均从0开始计数，将会建立一个与输出相同形式的向量）是一个形状与形状相同的向量。这里所有的向量初始状态默认为列向量。注意：注意矩阵运算中的结果的形状应该以的形状为准，因为求的梯度
东东是个鬼·2021-02-07 12:24

F.nll_loss与F.cross_entropy(loss为nan时如何调整)

在用vgg16做迁移学习时，fit函数中采用损失函数F.nll_loss()deffit(epoch,model,data_loader,phase='training',volatile=False):#epoch参数在这里有什么用？ifphase=='training':model.train()ifphase=='validation':model.eval()volatile=Trueru
bb_sy_w·2021-02-01 18:05

机器学习之决策树

划分选择：我们希望决策树的分支结点包含样本尽可能属于同一类别，即结点的纯度高ID3决策树信息增益“信息熵”(informationentropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标，假定当前样本集合D中第
掌握核心科技·2021-01-28 17:21

我的西瓜书笔记之“人多力量大”——决策树与随机森林(上)

文章目录《机器学习》笔记——决策树与随机森林1.简介2.ID3算法2.1信息熵(InformationEntropy)2.2条件熵(ConditionalEntropy)2.3KL散度与信息增益(Kullback-LeiblerDivergence
飛燕燕·2021-01-25 22:18

2021-01-17

lecture1是介绍了JT+bath这个toymodel，还有简单的entropy的计算问题，关键就是在这个toymodel里我们应该怎样理解radiation还有informationpa
悟空金月饺子·2021-01-18 00:18

Logistic Regression与Logistic Loss

LogisticRegression与LogisticLoss前言LogisticRegressionLogisticLossLogisticLoss与CrossEntropyLoss前言神经网络的输出通常为
球场书生·2021-01-17 19:29

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss及BCE_withlogistic

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss及BCE_loss什么是交叉熵？
球场书生·2021-01-16 21:05

python检测空白文档（无内容）图片

通过图像熵检测，无内容图像熵较小，可通过设置阈值检测无内容图像importcv2importnumpyasnpimportmathimporttimeimportosimportshutildefget_entropy
告白少年·2021-01-09 10:05

信息论基础（熵、相对熵、交叉熵、互信息）

熵（ShannonEntropy）又称为“香农熵”或“信息熵”，是一个随机变量不确定性（信息量）的度量，也可理解为随机变量在信息系统中的编码长度。
_littleone·2021-01-08 21:58

如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？——OneFlow 性能优化分享

在深度学习的分类任务中，网络最后的分类器往往是Softmax+CrossEntropy的组合：尽管当Softmax和CrossEntropy联合使用时，其数学推导可以约简，但还是有很多场景会单独使用SoftmaxOp
OneFlow·2021-01-08 18:20

比特率与波特率的区别

一，信息量与信息熵当一个事物（宏观态）有多个可能的情况时（微观态），这件事情（宏观态）对于某人（观察者）而言具体是那种情况（微观态）的不确定性称为熵（entropy），而能消除该人对于这件事情（宏观态）
ty_xiumud·2021-01-07 22:21

如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？——OneFlow 性能优化分享

在深度学习的分类任务中，网络最后的分类器往往是Softmax+CrossEntropy的组合：尽管当Softmax和CrossEntropy联合使用时，其数学推导可以约简，但还是有很多场景会单独使用SoftmaxOp
OneFlow深度学习框架·2021-01-04 14:58

时间序列交叉验证

来源https://www.mdpi.com/1099-4300/21/10/1015/htm#FD3-entropy-21-01015翻译#Forcross-validation,wefollowthetime-seriesmachine-learningliteratureandproposetheuseofrolling-originevaluation
选西瓜专业户·2021-01-02 04:50

机器学习笔记1——分类树DecisionTreeClassifier

sklearn提供了两种选择：1）输入”entropy“，使用信息熵（Entropy）2）输入”gini“，使用基尼系数（GiniImpurity）不填默认基尼系数，填写entropy使用信息增益通常就使用基尼系数
小柳同学·2020-12-27 23:57

（11）pytorch之损失函数

.损失函数，代价函数，目标函数的区别：损失函数：一个样本的差异代价函数：所有样本损失的均值目标函数：obj=Cost+Regulaization（正则项：防止过拟合）2常用损失函数a：nn.CrossEntropyLoss
璐晓璐·2020-12-22 21:22

pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。
blueyo0·2020-12-22 17:39

pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。
blueyo0·2020-12-22 17:39

pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。
一只白海豹·2020-12-22 14:49

Pytorch-CrossEntropyLoss参数

https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/80196376
yuekangwei·2020-12-20 12:41

python小波神经网络_深度学习之反向传播算法(3)——全连接神经网络BP算法思考及Python实现...

记录自己在BP算法学习过程中的一些思考(纯属发散，可跳过.如有不正确之处欢迎讨论)；给出深度神经网络BP算法代码实现(文末)及结果.1激活函数的位置上文最后小节(3.3)介绍了结合Softmax和CrossEntropyLossFunction
weixin_39603492·2020-12-20 06:15

有参考图像的图像质量评估方法及代码（PSNR,SSIM,RMSE,NRMSE,ENTROPY）

1.峰值信噪比PSNRPSNR（PeakSignaltoNoiseRatio），峰值信噪比，即峰值信号的能量与噪声的平均能量之比，通常表示的时候取log变成分贝（dB），由于MSE为真实图像与含噪图像之差的能量均值，而两者的差即为噪声，因此PSNR即峰值信号能量与MSE之比。2.结构相似性SSIM作为结构相似性理论的实现，结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的，反映场景
告白少年·2020-12-10 17:58

彻底理解 softmax、sigmoid、交叉熵（cross-entropy）

sigmoid函数sigmoid函数也叫S函数，因为它的函数曲线的形状像字母S，由此得名。其形式为：sigmoid函数曲线sigmoid函数的输入是一个标量，输出也是一个标量，是一个标量到标量的映射。从函数曲线或函数表达式可以看出，sigmoid函数的定义域为全体实数，值域为(0,1)区间，由此可以发现，sigmoid函数能够起到将任意数值放缩到(0,1)区间内部。sigmoid函数过去经常作为神
faverr·2020-12-10 16:42

CCKS笔记

知识图谱研究进展至自然语言处理角度从语义网角度看待知识图谱的最新研究融合事实文本描述的知识库问答##推语言模型的前沿研究(李航)语言模型的发展史隐马尔可夫链n-gramLanguageModel(n-1阶马尔科夫链)EntropyandCrossEntropyChomskyhierarchyFinestat
sendoh24·2020-12-09 17:00

pytorch中nn.CrossEntropyLoss使用注意事项

Loss的数学表达公式：使用代码样例：#这样展开就相当于每个词正确的类别和预测的整个词表概率分布进行对应#ignore_index是指忽略真实标签中的类别criterion=nn.CrossEntropyLoss
jamie勿忘初心·2020-12-07 14:26

对于决策树上graphviz图像上的数值讲解

本题主要是以sk-learn中的红酒案例来说明内部分支上第一个为分类点entropy为信息熵即不纯度(不纯度越低越好)samples为样本量value为每样样本的样本容量class主要显示出容量多的样本
林世东·2020-12-03 15:54

python bp神经网络_深度学习之反向传播算法(3)——全连接神经网络BP算法思考及Python实现...

记录自己在BP算法学习过程中的一些思考(纯属发散，可跳过.如有不正确之处欢迎讨论)；给出深度神经网络BP算法代码实现(文末)及结果.1激活函数的位置上文最后小节(3.3)介绍了结合Softmax和CrossEntropyLossFunction
weixin_39933438·2020-12-01 07:11

写代码时遇到的问题（tensorflow相关）

logitsandlabelsmusthavethesamefirstdimension,gotlogitsshape[3,9]andlabelsshape[123][[nodeloss/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
strawberry47·2020-11-30 10:09

交叉熵损失函数公式_keras中两种交叉熵损失函数的探讨

做过机器学习中分类任务的炼丹师应该随口就能说出这两种loss函数:categoricalcrossentropy和binarycrossentropy,以下简称CE和BCE.关于这两个函数,想必大家听得最多的俗语或忠告就是
weixin_39796652·2020-11-26 09:45

交叉熵损失函数和focal loss_目标检测分类损失函数——Cross entropy、Focal loss

一、CrossEntropyLoss交叉熵是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，刻画的是实际输出与期望输出的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。
weixin_39517199·2020-11-24 05:14

Python实战——VAE的理论详解及Pytorch实现

参考的论文：TutorialonVariationalAutoencodersAuto-EncodingVariationalBayes建议参考的文章：Pytorch里的CrossEntropyLoss
三只佩奇不结义·2020-11-18 18:21

交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）（原理详解）

监督学习主要分为两类：分类：目标变量是离散的，如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜，那么目标变量只能是1（好瓜）,0（坏瓜）回归：目标变量是连续的，如预测西瓜的含糖率（0.00~1.00）分类主要分为：二分类：如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜多分类：如判断一个西瓜的品种，如黑美人，特小凤，安农二号等而交叉熵损失函数是分类中最常用的损失函数，交叉熵是用来度量两个概率分布的差异性的，用来衡量模型学习到的分布和真实
狂奔的菜鸡·2020-10-19 13:35

【数据挖掘】C3.0、C4.5、CART算法

2、引入条件熵p(xi)表示属性x，是xi属性的数据所占比列，Entropy（Y|xi）表示在属性是xi的前提下，Y的信息熵3、信息增益信息增益=集合D的信息熵-属性X下的条件信
脑子不够用的笨比·2020-10-10 23:53

四个框架numpy, tensorflow, keras, pytorch分别实现逻辑回归分类算法，实现梯度计算与参数更新

+e−z1梯度回传公式为：∂p∂z=p(1−p)\frac{\partialp}{\partialz}=p(1-p)∂z∂p=p(1−p)损失函数我们用二分类交叉熵（BCE,binary_cross_entropy
baoxin1100·2020-09-28 10:42

深度学习7-常用损失函数和自定义损失函数

mseFocalloss损失函数3.实战1：FocalLoss实现自定义损失函数(以minist数据集构建图像分类算法)1.常用损失函数tf.keras.losses列举常用的，如下：BinaryCrossentropy
哎呦-_-不错·2020-09-26 10:04
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