Entropy

caffe中的损失函数

分对得分1，分错得分0.goldstandard2.hingeloss(forsoftmarginsvm),J=1/2||w||^2+sum(max(0,1-yf(w,x)))3.loglos,crossentropylossfun
778811·2020-08-19 03:25

最大熵模型原理小结

我只是一名搬运工，以下内容来自：刘建平Pinard：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6093948.html1.背景  最大熵模型(maximumentropymodel
ll_lin·2020-08-19 03:42

逻辑斯谛回归与最大熵模型-logistic regression and maximum entropy model

Logistic回归模型WIKIInstatistics,thelogisticmodel(orlogitmodel)isastatisticalmodelthatisusuallytakentoapplytoabinarydependentvariable.Logistic分布曲线在中心附近增长速度较快，在两端增长速度较慢Binomiallogistic回归模型条件概率分布Logistic回归模
emmmxuan·2020-08-19 03:06

《统计学习方法》第六章: 逻辑斯蒂回归与最大熵模型 读书笔记

第六章6.逻辑斯蒂回归(logisticregression)与最大熵模型(maximumentropymodel)6.1二项逻辑斯蒂回归模型6.1.1二项逻辑斯蒂回归模型的数学表示6.1.2logisticregression
ErinLiu❤·2020-08-19 02:02

交叉熵（Cross-Entropy）与最大似然

交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？
kingzone_2008·2020-08-19 02:24

【笔记】《统计学习方法》(6)逻辑斯谛回归与最大熵模型

最大熵是概率模型学习的一个准则，推广至分类问题即为最大熵模型(maximumentropymodel)。
煎饼证·2020-08-19 02:31

最大熵模型GIS算法的Python实现

最大熵模型广泛应用于自然语言处理领域（如分词、词性标注、语义角色标注），常用的最大熵模型工具包有：1、张乐博士的MaximumEntropyModelingToolkitforPythonandC++2
huludan·2020-08-19 02:16

【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型

本文介绍对数线性分类模型，在线性模型的基础上通过复合函数（sigmoid，softmax，entropy）将其映射到概率区间，使用对数损失构建目标函数。
风度78·2020-08-19 01:03

最大熵模型 maximum entropy model

熵：度量事物的不确定性，熵越大则越混乱。在信息论中，熵描述随机变量的不确定程度。最大熵原理：最大熵原理为在满足约束条件的模型中选取熵最大的模型。可以理解为对一个随机事件的概率分布进行预测时，预测应当满足全部已知条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小。最大熵模型的学习对于给定的训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}以及特征函
RounrounZhang·2020-08-19 01:21

Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数案例解读和结合one-hot编码计算Loss

使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下：importtorch.nnasnncriterion=nn.CrossEntropyLoss().cuda()loss=criterion
梦坠凡尘·2020-08-19 01:27

干货 | 对数线性模型之 Logistic 回归、SoftMax 回归和最大熵模型

本文介绍对数线性分类模型，在线性模型的基础上通过复合函数（sigmoid，softmax，entropy）将其映射到概率区间，使用对数损失构建目标函数。
机器学习算法那些事·2020-08-19 01:46

第六章 logistic回归与最大熵模型

3、最大熵模型（maximumentropymodel）:是由最大熵原理推导实现。4、熵最大原理：学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是
xiaozi-ML·2020-08-19 01:21

香农熵

原文：ShannonEntropy,InformationGain,andPickingBallsfromBuckets参考视频：InformationEntropy在1948年，GlaudeShannon
卡尔曼和玻尔兹曼谁曼·2020-08-19 01:50

理解optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()的作用及原理

的过程中依次用到optimizer.zero_grad(),loss.backward()和optimizer.step()三个函数，如下所示：model=MyModel()criterion=nn.CrossEntropyLoss
潜行隐耀·2020-08-19 01:22

Pytorch损失函数torch.nn.NLLLoss()详解

在各种深度学习框架中，我们最常用的损失函数就是交叉熵（torch.nn.CrossEntropyLoss），熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。
Jeremy_lf·2020-08-19 01:16

第六章 统计学习方法-逻辑斯蒂回归与最大熵模型

最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximumentropymodel）。逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。
M_Learning·2020-08-19 01:43

python的lxml模块解析xml

AclouddatastoragesystemforsupportingbothOLTPandOLAP.IBMResearchReport,SanJose,CaliforniaRJ909August1971E.F.CoddEntropyBestPaperAward2013
军刀麦·2020-08-19 00:15

机器学习—最大熵模型_改进迭代尺度法IIS_python实现

代码及数据集下载MaxEntropy最大熵原理最大熵原理是概率学习模型的一个准则。
贰锤·2020-08-19 00:08

个人学习笔记（六）逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归(logisticregression)与最大熵模型(maximumentropymodel)都属于对数线性模型。
万carp·2020-08-19 00:41

统计学习-逻辑回归(LR)和最大熵模型

最大熵是概率模型学习中的一个准则，将其推广到分类问题得到的最大熵模型（maximumentropymodel）。LR和MEM都属于对数线性模型。
小羊哈利·2020-08-19 00:39

5 逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归（logisticregression）是一种分类方法最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵（maximumentropy）模型两者都属于对数线性模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布定义
DaxinPai·2020-08-19 00:09

逻辑斯谛回归与最大熵模型（Logistic Regression and Maximum Entropy Model）

将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximunentropymodel）。本文先分别介绍逻辑斯谛回归和最大熵模型，最后证明逻辑斯谛回归是最大熵模型的一种特殊情况。符号约定x(i)x(i
夏树让·2020-08-19 00:41

基于crnn图像序列预测-pytorch代码实现——训练过程及常见错误

crnn图像序列预测-pytorch代码实现——模型介绍3、基于crnn图像序列预测-pytorch代码实现——训练过程及常见错误在这里以VGG_LSTM为例，优化算法选的是Adam，损失函数是CrossEntropyLoss
hnu_zzt·2020-08-19 00:03

学习笔记——逻辑斯蒂回归与最大熵模型

最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximumentropy）。都属于对数线性模型。
?Briella·2020-08-19 00:37

决策树 随机森林

分类和回归都能做如何选择根节点：随着树深度增加，熵entropy降低的越快越好==>>高度最矮的决策树（高度太高时，过拟合）自身的熵entropy:(什么都没做时)选取outlook为根节点时:https
hyukohc·2020-08-18 21:15

交叉熵(cross_entropy)作为损失函数在神经网络中的作用

交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0。无论在浅层神经
曾先森~~·2020-08-18 18:42

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits与softmax_cross_entropy_with_logits区别

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits与softmax_cross_entropy_with_logits区别原函数：tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
大青上·2020-08-18 18:45

sigmoid_cross_entropy_with_logits and weighted_cross_entropy_with_logits

如果激活函数是sigmoid，这种情况下我们的loss函数就是sigmoid_cross_entropy_with_logits。
蜗牛一步一步往上爬·2020-08-18 18:47

parse_softmax_cross_entropy_with_logits和softmax_cross_entropy_with_logits的区别

对于softmax_cross_entropy_with_logits，其logits和labels大小都是[batch_size,num_classes]，logits和labels的dtype都为float16
xytywh·2020-08-18 18:39

sigmoid_cross_entropy_with_logits

sigmoid_cross_entropy_with_logits原创文章,请勿转载!!!
weixin_34185560·2020-08-18 17:03

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 分类

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,,labels=None,logits=None,name=None)logits和labels
weixin_30832983·2020-08-18 17:51

sigmoid_cross_entropy_with_logits函数笔记

@TOCtf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits()介绍线性模型假设样本(x,z)(x,z)(x,z),其中X是样本的点，zzz是样本的标签，假设我们的线性模型如下
Porter Pan·2020-08-18 17:57

caffe Sigmoid cross entropy loss 交叉熵损失函数

Sigmoid交叉熵损失函数（SigmoidCrossEntropyLoss）官方：loss,输入：形状:得分,这个层使用sigmoid函数映射到概率分布形状:标签输出：形状：计算公式:应用场景：预测目标概率分布
deep_learninger·2020-08-18 17:24

tensorflow损失函数之：softmax_cross_entropy_with_logits和softmax_cross_entropy_with_logits_v2的区别

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(    _sentinel=None,    labels=None,    logits=None,    dim=-1
大雄没有叮当猫·2020-08-18 17:10

caffe SigmoidCrossEntropyLossLayer 理论代码学习

交叉熵损失函数交叉熵损失函数的简单介绍的链接下面我们就介绍一下caffe里面实现交叉熵的流程：首先：下面这个式子就是交叉熵的损失表达式E=−1n∑n=1n[pnlogp^n+(1−pn)log(1−p^n)]SigmoidCrossEntropyLossLayer
小_小_杨_·2020-08-18 17:53

关于tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数的区别

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1)和tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及
史丹利复合田·2020-08-18 16:41

损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系

cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。
Terry_dong·2020-08-18 16:15

TensorFlow 中 softmax_cross_entropy_with_logits 及其···v2 和 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的异同

一、三者的异同1、共同点三者功能都是先计算输入logits的softmax分类，再计算与输入labels之间的交叉熵，最终返回的交叉熵结果相同2、不同点（1）softmax_cross_entropy_with_logits
csdn-WJW·2020-08-18 16:10

sigmoid_cross_entropy_with_logits交叉熵损失简介及测试

defsigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None):计算公式：为了描述简洁，我们规定
rrr2·2020-08-18 16:04

tensorflow函数--sigmoid_cross_entropy_with_logits

github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/nn_impl.py100函数定义：defsigmoid_cross_entropy_with_logits
cnki_ok·2020-08-18 14:39

解决 tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits() 报错 Only call `softmax_cross_entropy_with_logits`

运行程序报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"demo.py",line74,incost=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
Jaichg·2020-08-18 13:31

14、熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息的定义

联合熵：两个随机变量X，Y的联合分布，可以形成联合熵JointEntropy，用H(X,Y)表示。条件熵：在随机变量X发生的前提下，
ThatAllOver·2020-08-18 13:49

熵，联合熵，条件熵，互信息，相对熵（KL散度），交叉熵的理解

联合熵两个随机变量X，Y的联合分布，可以形成联合熵JointEntropy，用H(X,Y)表示。
姬香·2020-08-18 11:03

信息论中熵 联合熵 条件熵 相对熵（KL散度）（交叉熵） 互信息 （信息增益）的定义 及关联

目录标题熵（Entropy）的理论知识定义例子1.均匀分布2.非均匀分布联合熵（jointentropy）条件熵（conditionalentropy）相对熵（relativeentropy）或(Kullback-Leibler
老光头_ME2CS·2020-08-18 10:59

交叉熵损失函数整理

文章目录一.交叉熵函数的由来(推导)1.1普通推导交叉熵：1.2极大似然推导交叉熵：二.交叉熵函数直观理解三.交叉熵的两种不同形式3.1Sigmoid+Cross-entropy3.2SoftMax+Cross-entropy
66Kevin·2020-08-18 06:37

KL-divergence

，但是由于比较难算，因此用计算KL-divergence代替d(·,·)，一时不知这是什么，因此上网查了KL-divergence，胡乱总结2如下KL-divergence又叫相对熵(relativeentropy
AEP_WYK·2020-08-18 01:03

TensorFlow | ReluGrad input is not finite. Tensor had NaN values

关键的相关代码是以下这部分：cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).
weixin_30670151·2020-08-17 16:20

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()函数的用法

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None)函数是将softmax
Kun Li·2020-08-17 15:06

成功解决softmax_cross_entropy_with_logits (from tensorflow.python.ops.nn_ops) is deprecated and will be

成功解决softmax_cross_entropy_with_logits(fromtensorflow.python.ops.nn_ops)isdeprecatedandwillbe目录解决问题解决思路解决方法解决问题
一个处女座的程序猿·2020-08-17 14:23

常见损失函数小结

摘要本文主要总结一下常见的损失函数，包括：MSE均方误差损失函数、SVM合页损失函数、CrossEntropy交叉熵损失函数、目标检测中常用的SmoothL1损失函数。
关注公号‘AI深度学习视线’·2020-08-17 12:44
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