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Entropy
Pytorch中的Cross
Entropy
Loss()函数
文章目录一、交叉熵公式推导二、Pytorch中交叉熵Cross
Entropy
Loss()参考资料一、交叉熵公式推导 分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就只是会用，但一直搞不懂他是怎么来的
潘多拉星系
·
2020-08-23 06:48
Pytorch
fashion_mnist识别
fashion_mnist识别使用relu6代替relu可以的到更好的识别率（循环数据集10次，正确率：75%-85%）categorical_cross
entropy
（交叉熵）的使用大大提高了识别的准确性
MANX98
·
2020-08-23 00:33
梯度下降
机器学习
python编程
小试
crop=
entropy
&cs=srgb&dl=adventure-algeria-daylight-22454361109561/pexels-photo-1109561.jpeg?
雷雨345
·
2020-08-22 21:02
医学图像分割之 Dice Loss
aifarm1159.html在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现Dice系数(Dicecoefficient)损失函数出现的频率较多，自己也存在关于分割中DiceLoss和交叉熵损失函数(cross-
entropy
loss
longma666666
·
2020-08-22 17:11
ubuntu
蟒蛇
KL散度——相对熵
2.编程实现1.概念理解相对熵（relative
entropy
）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence）
我会嘤嘤嘤
·
2020-08-22 14:57
方法
PyTorch-损失函数-Cross
Entropy
Loss
阅读源码可以发现，该方法将log_softmax和nll_loss进行了结合classCross
Entropy
Loss(_WeightedLoss):def__init__(self,weight=None
长野飘荡
·
2020-08-22 14:55
PyTorch
不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （六）：Wasserstein GAN（WGAN） TensorFlow 代码...
此目标函数可以分为两部分来看：①固定生成器G，优化判别器D，则上式可以写成如下形式：可以转化为最小化形式：我们编写的代码中，d_loss_real=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_
entropy
_with_logits
weixin_30765505
·
2020-08-22 14:32
自然语言处理（NLP）：09 语言模型2-使用PyTorch搭建BiLSTM语言模型
highlight=lstm主要内容：自定义Cross
Entropy
Loss,主要把padding的数据不进行loss计算(默认0填充，这里我们使用pad_vaue=1填充)自定义DataSet，使用DataLoader
福利2020
·
2020-08-22 13:39
自然语言处理
pytorch错误收集
importtorch.nn.functionalasFloss_func=F.cross_
entropy
defmodel(xb):returnxb@weights+bias报错：unsupportedoperandtype
不小竞
·
2020-08-22 13:46
pytorch
torch.nn.functional.binary_cross_
entropy
_with_logits
torch.nn.functional.binary_cross_
entropy
_with_logits(input,target,weight=None,size_average=None,reduce
orangerfun
·
2020-08-22 13:57
pytorch
决策树
熵熵(
entropy
)是表示随机变量不确定性的度量。
AGUILLER
·
2020-08-22 12:27
统计学习
机器学习
隐马尔可夫模型，最大熵马尔可夫模型和条件随机场的区别与联系
隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum
Entropy
MarkovModel，MEMM）以及条件随机场（ConditionalRandomField
湾区人工智能
·
2020-08-22 11:27
AI
隐马尔可夫模型 最大熵马尔可夫模型 条件随机场 区别和联系
隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum
Entropy
MarkovModel，MEMM）以及条件随机场（ConditionalRandomField
ddtohy
·
2020-08-22 11:22
algorithm
概率图模型：HMM，MEMM，CRF
MEMM（Maximum
Entropy
MarkovModel）舍弃了HMM的观测独立假设，使用了所有上下文的观测值。因此具有更强的表达能力。同时使用最大熵模型对条件概率建模。
Fron Suk
·
2020-08-22 11:26
机器学习
统计与概率
11-分类的线性模型
cross
entropy
error:CE，logisticregression的errormeas
在河之洲
·
2020-08-22 10:28
分类
训练神经网络适合使用交叉熵(cross_
entropy
)错误率，而不是分类错误率或是均方差
一.二次代价函数的不足对于大多数人来说，犯错是一件让人很不开心的事情。但反过来想，犯错可以让我们意识到自己的不足，然后我们很快就学会下次不能再犯错了。犯的错越多，我们学习进步就越快。同样的，在神经网络训练当中，当神经网络的输出与标签不一样时，也就是神经网络预测错了，这时我们希望神经网络可以很快地从错误当中学习，然后避免再预测错了。那么现实中，神经网络真的会很快地纠正错误吗？我们来看一个简单的例子：
曾先森~~
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2020-08-22 09:51
深度学习
2018-04-24 开胃学习数学系列 -
Entropy
Problem1Usethedualobjectivediscussedinclasstosolvethefollowingmaximum
entropy
optimizationproblems.Findthethemaximum
entropy
Kaiweio
·
2020-08-22 04:18
一分钟了解“用matlab计算图像的熵
entropy
”
一句话：Out=
entropy
(Img)其物理意义：如果一幅图（或一组数字中）有n种不同的取值，每种取值站的比率为p(i),i=1,...,n那么这个函数求的熵就是 -sum(p(i).
一点点一滴滴
·
2020-08-22 04:33
2.
Matlab
【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——示例：交叉熵函数(1)
示例：交叉熵函数Example:Cross
Entropy
Function本节将回顾反向传播算法示例。
梅花香——苦寒来
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2020-08-22 04:17
SAC、LSTM、PPO、DDPG
比如书本教材什么的链接中的公式（10）好像有问题，应该是Q(st,at)，而不是Qsoft(st,at)；而且log前面似乎不应该再乘上系数阿尔法论文SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximum
Entropy
DeepReinforcementLearningwithaStochasticA
方小汪
·
2020-08-22 04:11
JavaWeb发布项目到线上后，第一次访问加载数据很慢
JavaWeb发布项目到线上后，第一次访问加载数据很慢使用Tomcat服务器：1.Tomcat解压项目；2.Tomcat加载class类到缓存；3.Java随机数生成依赖熵源（
Entropy
Source
我不是海豚
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2020-08-22 04:52
Java
优化
不同的交叉熵函数 cross_
entropy
softmax_cross_
entropy
_with_logits输入[batch,num_classes],labels应该和输入维数一样，一般需要进行one-hot编码。
福桐
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2020-08-22 04:01
python
特征重要度整理 - 随机森林、逻辑回归
常见的计算方法有两种，一种是平均不纯度的减少（meandecreaseimpurity），常用gini/
entropy
/informationgain测量，现在sklearn中用的就是这种方法；另一种是平均准确率的减少
weixin_39795364
·
2020-08-22 04:25
机器学习
Spark
浅谈KL散度
一、第一种理解相对熵（relative
entropy
）又称为KL散度（Kullback–Leiblerdivergence，简称KLD），信息散度（informationdivergence），信息增益
weixin_33774615
·
2020-08-22 03:42
kl距离以及零值处理方法
aspxInprobabilitytheoryandinformationtheory,theKullback–Leiblerdivergence[1][2][3](alsoinformationdivergence,informationgain,relative
entropy
wyx9027
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2020-08-22 03:15
数据挖掘
深度学习笔记(四)：Cross-
entropy
损失函数
改进的Cost函数Cross-
entropy
使神经网络学习更快神经网络是如何学习的神经网络学习过程(Cost的变化情况)为什么神经网络会出现一开始学习很慢后来学习变快的情况呢介绍cross-
entropy
放不完的风筝
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2020-08-22 03:42
深度学习
神经网络中cross-
entropy
函数
看这博文的，应该都知道机器学习中常见的交叉熵损失函数；下面这个是神经网络中的交叉熵函数，也就是当输出为one-hot编码以及类似的拥有多个输出神经元的形式，防止有时怀疑自己是不是记错，可以借此文回忆一下。
进军编程
·
2020-08-22 03:13
深度学习
MNIST手写识别逻辑回归（Liner+Cross
Entropy
(softmax)）
相比于单一的线性分类器liner，用MeanSquareError做损失函数，softmax损失函数能让"大的更大，小的更小"，Cross
Entropy
Loss里面自带softmax处理datasplitfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspd
xunuo_nwpu
·
2020-08-22 02:08
深度学习
损失函数为Cross
Entropy
Cost + L1的手写数字识别的完整代码实现
损失函数为Cross
Entropy
Cost+L1importrandomimportnumpyasnpclassNetwork4(object):def__init__(self,sizes,cost)
mercies
·
2020-08-22 02:22
深度学习
Cross
Entropy
Cost+L2 手写数字识的代码实现
本次实验我用的损失函数是Cross
Entropy
Cost+L2importnumpyasnpimportrandomclassNetwork3(object):def__init__(self,sizes
mercies
·
2020-08-22 02:22
深度学习
损失函数为Cross
entropy
的手写数字识别神经网络代码与实现
损失函数为cross
entropy
，weights,biases的初始化为改进的初始化importnumpyasnpimportrandomclassNetwork2(object):def_init_
mercies
·
2020-08-22 02:21
深度学习
交叉熵 (Cross
Entropy
)
交叉熵(Cross
Entropy
)MachineLearning很大一部分二分类任务的lossfunction使用CrossEntrophy.
jmujsc
·
2020-08-22 01:45
深度学习
【深度学习 基本概念】深度学习中的一些数学公式
4、L2正则化：那么，加入正则化惩罚项的SVM损失函数5、交叉熵损失（cross-
entropy
loss）函数：其中，被称作softmax函数。
魏晓蕾
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2020-08-22 01:30
Deep
Learning
Deep
Learning
Research
交叉熵损失函数原理
blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102原博主讲的很清楚，此处我只修改了几个公式（应该是笔误造成的）交叉熵损失函数原理详解交叉熵损失函数(Cross
Entropy
Loss
一千种风的味道
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2020-08-22 01:18
交叉熵损失函数（Cross
Entropy
Loss）
交叉熵损失函数（Cross
Entropy
Loss）在分类任务中出镜率很高，在代码中也很容易实现，调用一条命令就可以了，那交叉熵是什么东西呢？为什么它可以用来作为损失函数？本文将会
SongGu1996
·
2020-08-22 01:58
机器学习
交叉熵损失函数
(文章同步更新在@dai98.github.io)交叉熵(Cross
Entropy
)是与均值误差(MSE)一样常用的损失函数，用在分类中。一、分类的损失函数为什么我们选择交叉熵作为损失函数呢？
Daniel9928
·
2020-08-22 00:35
机器学习
[机器学习]信息论(Information theory)的一些point
信息论(Informationtheory)的一些points①—熵(
entropy
)对于一个变量X~p（X服从p分布），该变量的熵是描述该变量的不确定性的一个值eg:对于一个有k个状态的离散随机变量X
Dark_Scope
·
2020-08-22 00:29
机器学习
Tensorflow编程基础之Mnist手写识别实验+关于cross_
entropy
的理解
好久没有静下心来写点东西了，最近好像又回到了高中时候的状态，休息不好，无法全心学习，恶性循环，现在终于调整的好一点了，听着纯音乐突然非常伤感，那些曾经快乐的大学时光啊，突然又慢慢的一下子出现在了眼前，不知道我大学的那些小伙伴们现在都怎么样了，考研的刚刚希望他考上，实习的菜头希望他早日脱离苦海，小瑞哥希望他早日出成果，范爷熊健研究生一定要过的开心啊！天哥也哥早日结婚领证！那些回不去的曾经的快乐的时光
Air_2014
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2020-08-22 00:12
交叉熵代价函数（cross-
entropy
)
目的：让神经网络学习更快假设简单模型:只有一个输入,一个神经元,一个输出简单模型:输入为1时,输出为0初始w=0.6,b=0.9初始预测的输出a=0.82,需要学习学习率:0.15演示：初始:w=2.0,b=2.0,初始预测输出:0.98,和理想输出0差得很远演示:神经网络的学习行为和人脑差不多,开始学习很慢,后来逐渐增快.为什么?学习慢=>偏导数∂C/∂w和∂C/∂b值小计算偏导数:回顾之前学习
我xihuan
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2020-08-22 00:51
深度学习
Cross
Entropy
Loss 交叉熵损失函数公式推导
表达式输出标签表示为{0,1}时，损失函数表达式为：$L=-[ylog\hat{y}+(1-y)log(1-\hat{y})]$二分类二分类问题，假设y∈{0,1}正例：$P(y=1|x)=\hat{y}$公式1反例：$P(y=0|x)=1-\hat{y}$公式2联立将上述两式连乘。$P(y|x)=\hat{y}^{y}*(1-\hat{y})^{(1-y)}$；其中y∈{0,1}公式3当y=1时
weixin_34204057
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2020-08-21 22:39
【机器学习】交叉熵损失函数（Cross-
Entropy
Loss）
在深度学习中，我们经常使用均方误差作为拟合任务的损失函数，使用交叉熵作为分类任务的损失函数。这篇文章主要介绍交叉熵损失函数以及它的几个变种。目录Softmax激活函数交叉熵损失函数"目标VS非目标"的情况以上二者的区别Softmax激活函数在介绍交叉熵损失函数之前，我们先来看看Softmax激活函数，一般我们会在输出层后加一层Softmax激活函数，用于得到分类概率。注意，请不要将Softmax叫
Seeklhy
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2020-08-21 20:55
Neural Networks中使用Cross-
Entropy
Cost Function交叉熵损失函数的理论推导
Cross-
Entropy
CostFunction：其中neuralnetwork一共有L层，假设输出层L有n个神经元：真实数据的转化为列向量的第j个元素：代表输出层的第j个元素首先列出3个方程：参数是
1 每逢大事有静气
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2020-08-21 18:25
Deep
Learning
【超详细公式推导】关于交叉熵损失函数（Cross-
entropy
）和 平方损失（MSE）的区别
Cross-
entropy
与MSE一、概念区别二、为什么不用MSE（两者区别详解）2.1原因1：交叉熵loss权重更新更快2.1.1MSE2.1.2Cross-
entropy
2.1.3补充Cross-
entropy
ON_THE_WAY_FOREVER
·
2020-08-21 17:22
机器学习
Chapter4 2018-03-20
深层神经网络激活函数-非线性ReLU，sigmoid,tanh.....损失函数分类问题-交叉熵损失：H(p,q)通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度刻画两个概率分布的距离（正比）code：cross_
entropy
心弦上痴情的景致
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2020-08-21 14:03
决策树学习之信息增益
决策树学习之信息增益信息增益的用处信息增益（informationgain），描述的是一个特征能够为整个系统带来多少信息量（熵，
entropy
）信息增益用于特征选择，对一个特征而言，系统有它和没它时信息量将发生变化
MoreWaiting
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2020-08-21 08:55
机器学习
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵作者：KLW目录信息熵条件熵相对熵交叉熵总结一信息熵(information
entropy
)熵(
entropy
)这一词最初来源于热力学。
liuwei_0773
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2020-08-21 04:04
算法
交叉熵损失函数nn.Cross
Entropy
Loss()
nn.Cross
Entropy
Loss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.Cross
Entropy
Loss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的
yuan
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2020-08-21 03:26
深度学习
图像识别
pytorch
pytorch----retinaface(三种损失使用的函数)
pytorch----retinaface(三种损失使用的函数)retinaface损失函数定义：（1）L(cls)(面分类损失):#计算交叉熵loss_c=F.cross_
entropy
(conf_p
王小凡wxf
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2020-08-21 02:29
RetinaFace
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
交叉熵代价函数（Cross-
entropy
costfunction）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
夏天的欧文
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2020-08-21 01:40
ML
Faster RCNN 目标检测之Loss
rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致，它们都包含分类误差和定位误差，分类误差使用交叉熵分类误差（Cross
Entropy
），定位误差使用SmoothL1误差。在Los
mhxin
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2020-08-20 22:03
python
pytorch
cnn
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