Entropy

cross-entropy

1.交叉熵的定义2.交叉熵与信息熵、KL散度的关系信息熵是用来衡量不确定性的。信息量的定义：不确定性越大，所包含的信息量越大；不确定性越小，所包含的信息量定义：为一个随机分布，,当时，所包含的信息量为根据概率分布的性质，,所以,当且仅当时，；且越大，越小信息熵可以看作是一个概率分布信息量的期望，KL散度（相对熵）是用来衡量两个分布之间的差异，也可以认为是从分布p到到分布q信息增益的期望值：可以证明
ippputeeel·2020-08-16 09:54

python－决策树

1、应用包：fromsklearnimporttree2、训练：clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')clf.fit(x_train,y_train
weilan100·2020-08-16 08:27

cross entropy，logistic loss 和 KL-divergence的关系和区别

先给出结论：crossentropy和KL-divergence作为目标函数效果是一样的，从数学上来说相差一个常数。
adrianna_xy·2020-08-16 08:00

从“信息增益”到KL Divergence 和 Cross Entropy

从“信息增益”到KLDivergence和CrossEntropy周志华老师在他的西瓜书的第四章，引入了“信息熵”，“信息增益”（informationgain）的概念，并用信息增益最大为准则选择划分决策树的属性
Yang-W·2020-08-16 08:09

【机器学习】动手写一个全连接神经网络（三）：分类

多分类神经网络使用softmax+crossentropy组成最终的多分类代价函数J。为什么要用这个代价函数，可能需要广义线性模型的知识。简单来说就是最大化分类函数的熵。
artzers·2020-08-16 07:49

机器学习(11.4)--神经网络(nn)算法的深入与优化(4) -- CorssEntropyCost（交叉熵代价函数）数理分析与代码实现

这篇文章我们将从数理上对CorssEntropyCost进行讲解，同时附上实现的代码可以参考机器学习(11.3)--神经网络(nn)算法的深入与优化(3)--QuadraticCost（二次方代价函数）
雨落那秋林·2020-08-16 06:04

机器学习(11.2)--神经网络(nn)算法的深入与优化(2) -- QuadraticCost、CorssEntropyCost、SoftMax的javascript数据演示测试代码

本篇文章是数据演示的HTML，如果你不会HTML和JS，把代码复制到一个文本文件中，文本文件命名为test.html,保存后双击运行即可本文包含QuadraticCost（二次方代价函数）、CorssEntropyCost
雨落那秋林·2020-08-16 06:04

机器学习(11.5)--神经网络(nn)算法的深入与优化(5) -- softmax的代码实现

MNIST简介及手写数字分类算法中用到TensorFlow自带了一个softmax的激活函数同时机器学习(11.2)--神经网络(nn)算法的深入与优化(2)--QuadraticCost、CorssEntropyCost
雨落那秋林·2020-08-16 06:04

损失函数总结以及python实现：hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失)...

所以先来了解一下常用的几个损失函数hingeloss(合页损失)、softmaxloss、cross_entropyloss(交叉熵损失)：1：hingeloss(合页损失)又叫Multiclass
ancihe9168·2020-08-16 05:54

网络模型（MLP-全连接神经网络）

损失函数：交叉熵（CrossEntropyLoss），自带one-hot类型和softmax。输出：one-hot类型，结果为最大的索引值。网络importtorchf
曲奇喵·2020-08-16 05:44

随笔系列之 交叉熵(cross entropy) and KL divergence

有关交叉熵CrossEntropy与KL散度的一点点crossentropy我相信了解过机器学习的基本算法的人没有不知道交叉熵这个东西的;通常,我们在机器学习的模型训练中会使用交叉熵作为我们损失函数logloss
lotuswhl·2020-08-16 04:42

TensorFlow之计算交叉熵的函数 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logitstf.nn.sparse_softmax_cross_entropy
hia_echo·2020-08-16 02:51

Pytorch Error:RuntimeError: Assertion cur_target 0 cur_target n_classes failed

ERROR使用pytorch的函数torch.nn.CrossEntropyLoss()计算Loss时报错或者loss=criterion(output,target)报错：RuntimeError:Assertion
雪山飞狐W·2020-08-16 01:43

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

模型训练着突然报错，没找到问题在哪，把这个错简单复现了一下，网上都说是torch.nn.functional的cross_entropy的input和target上出了问题，target的index不对什么的
DoraChan_1984·2020-08-15 23:28

PaddlePaddle在训练时报错 Expected label_dims[rank - 1] == 1UL

报错信息：/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/paddle/fluid/layers/nn.pyincross_entropy(input,label,soft_label
飞桨PaddlePaddle·2020-08-15 21:22

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss报错解决办法

在pytorch的官方论坛里有一个人也遇到了同样的问题，他把nn.CrossEntropyLoss()换成了nn.MultiLabelSoftMarginLoss()就不再报错了。
Arthur-Ji·2020-08-15 21:30

/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:106: void cunn_ClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(D

welcometomyblog头一次使用pytorch,调用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()的时候报错/pytorch/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu
littlehaes·2020-08-15 20:49

交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函数

参考链接:https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032二分类的交叉熵公式是:如果是多分类,交叉熵公式如下:这里为了更加直观的理解计算过程,举例说明:比如我们举例:假设我们有个一样本，他经过我们的神经网络后会输出一个5维
无左无右·2020-08-15 17:46

信号处理算法（2）：样本熵（SampEn）

1.物理意义  样本熵（SampleEntropy，SampEn）与近似熵的物理意义相似（近似熵参见博客【近似熵理论相关知识与代码实现】），都是通过度量信号中产生新模式的概率大小来衡量时间序列复杂性，新模式产生的概率越大
雨寒sgg·2020-08-15 11:34

样本熵理论相关知识与代码实现

转自：https://blog.csdn.net/cratial/article/details/79742363建议查看原文关于本博客的说明：本次博客主要分享样本熵（SampleEntropy,SampEn
不吃香菇666·2020-08-15 11:08

深度学习 - TensorFlow

会话（session）变量（tf.Variable）神经网络的实现过程基于tensorflow的前向传播反向传播损失函数解决回归问题的损失函数：均方误差MSE解决分类问题的损失函数：交叉熵（crossentropy
Rakish Leilie·2020-08-15 03:03

决策树DecisionTree

首先要了解熵(Entropy)的概念。在热力学中，熵被用于表示系统的混乱程度；而在信息论中，熵用于表示信息量的大小。在一个有
qq435248055·2020-08-14 23:04

交叉熵损失函数原理深层理解

说起交叉熵损失函数「CrossEntropyLoss」，相信大家都非常熟悉，但是要深入理解交叉熵损失函数的原理和作用，还得溯本追源才能对其有一个真实的理解与认知。
追逐AI的蜗牛·2020-08-14 18:32

Riak Core Guide 2

它强行执行N，R，andW的一致性语义，并且执行想readrepair的anti-entropy服务。足药用在分布式集群中，当出现冲突时，用来同步数据。从技术上说，协调器是一个gen_fs
laohan_·2020-08-14 17:05

台大李宏毅课程笔记5——Logistic Regression （逻辑回归）

台大李宏毅课程笔记4内容提要模型建立逻辑回归和线性回归对比CrossEntropy（交叉熵）与SquareError（均方差对比）描述分类与生成分类生成分类优势多分类多层嵌套按照惯例先放课程视频连接：https
子涣_new·2020-08-14 16:41

一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）-转载

什么是熵(Entropy)简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它来表征系统的无序程度。
游一法师·2020-08-14 16:40

熵、KL散度

一、信息熵（entropy） 又称为熵，为已知概率分布的字符集的平均编码bit数。 
远古小山·2020-08-14 05:09

PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/806077321、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)
zhuiqiuk·2020-08-14 00:23

Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

AINLPer微信公众号（点击了解一下吧）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-12-22引言    在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常回到这么一个个函数：nn.CrossEntropyLoss
yinizhilianlove·2020-08-13 23:11

MNIST手写数字识别之MLP实现

本笔记主要从下面四个方面展开：文章目录1多层感知机(MLP)理论知识1.1隐藏层1.2激活函数1.3多层感知机1.4交叉熵(crossentropy)损失函数2.MNIST数据集简介3.代码详解及结果展示
Yu-Feng Xia·2020-08-13 22:44

pytorch方法测试——损失函数（CrossEntropyLoss）

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnnimportmathloss=nn.CrossEntropyLoss()input=torch.randn(1,5,requires_grad
tmk_01·2020-08-13 19:17

pytorch(1)-激活函数sigmoid、损失函数MSE,CrossEntropyLoss,

损失函数1.激活函数2.损失函数2.1均方误差损失函数2.2交叉熵损失函数2.3NLLLoss()2.4BCELoss()1.激活函数全连接网络又叫多层感知器，多层感知器的基本单元神经元是模仿人类神经元兴奋与抑制机制，对其输入进行加权求和，若超过某一阈值则该人工神经元输出为1，否则输出为0。即原初的激活函数为阶跃函数。由于，sigmoid函数便于求导，便于求导。（因为要优化w,所以要求激活函数应该
平凡之路_cyy·2020-08-13 18:55

主动学习（Active Learning）系列介绍（二）不确定度采样（Uncertainty Sampling）

PushingtheBoundaries)一个例子(AnExample)不确定度的测量(MeasureofUncertainty)最小可信度(LeastConfidence)间隔法(Margin)熵方法(Entropy
杨小浩浩hh·2020-08-13 17:15

[pytorch] 二分类交叉熵逆样本频率权重

通常，由于类别不均衡，需要使用weightedcrossentropyloss平衡。
*小呆·2020-08-13 17:06

Circle loss思想的简单分析理解：Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

现有的损失函数像tripletloss和softmaxpluscross-entropyloss，嵌入sns_nsn和sps_psp到对相似度，并且寻求减少sns_nsn-sps_psp。
皮卡丘吃桃子·2020-08-13 17:27

pytorch中关于分类问题损失函数的易混淆点——交叉熵损失的基本原理以及几种不同的实现

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，
LoveMIss-Y·2020-08-13 16:08

深度学习与PyTorch笔记18

交叉熵（crossentropyloss）Entropy熵，不确定性，entropy，uncertainty，measureofsurprise，higherentropy=lessinfo，定义：Entropy
niuniu990·2020-08-13 16:17

pytorch交叉熵使用方法

交叉熵相关理论网上好多，这篇只记录一下在分割中怎么用torch.nn.BCELoss和torch.nn.CrossEntropyLoss,也方便自己以后使用。
是暮涯啊·2020-08-13 15:57

pytorch框架学习---损失函数

下面介绍Pytorch中的十四种损失函数损失函数功能注意事项主要参数使用场景计算公式nn.CrossEntropyLossnn
leemusk·2020-08-13 15:32

tensorflow常用损失函数（loss function）（一）：图像识别、分类

有关sigmoid、softmax、logits、crossentropy的计算方式，在另一个博客中有介绍，博客地址：https://blog.csdn.net/itlilyer/article/deta
itlilyer·2020-08-13 14:51

Pytorch打卡第8天：18种损失函数

损失函数(LossFunction)代价函数(CostFunction)目标函数(ObjectiveFunction)nn.CrossEntropyLoss功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss
雯文闻·2020-08-13 14:35

PyTorch 中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss 的计算过程

CrossEntropyLoss()函数联合调用了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()。
随风秀舞·2020-08-13 13:26

SSD MultiBoxLoss 代码详解amdegroot版

match的target之间的encode信息F.smooth_l1_loss(loc_p,loc_t)loss_c：SSD模型生成的conf_data—conf_target(对应的是类别)F.cross_entropy
Formula_Grinder·2020-08-13 12:34

PyTorch入门实战教程笔记（十四）：神经网络与全连接层1

PyTorch入门实战教程笔记（十四）：神经网络与全连接层1交叉熵CrossEntropyLoss在介绍交叉熵之前，先介绍一下信息熵，表达式如下：信息熵表达了信息出现的概率或者不确定性，如果uncertainty
Star·端木·2020-08-13 12:24

深度学习基础要点和Pytorch常用命令汇总

Momentum梯度下降RMSpropAdam(AdaptiveMomentEstimation)pytorch框架损失函数LossFunctionsL1LossMSELossNLLLoss&CrossEntropyLoss
Chauncey Qu·2020-08-13 12:48

必能读懂的 交叉熵详解，pytorch中交叉熵的使用

1.3相对熵（KL散度）1.4交叉熵1.5小结2.交叉熵的应用（pytorch中）2.1交叉熵在分类任务中的计算过程2.2log_softmax()函数2.3nll_loss()函数2.4cross_entropy
Leeryer·2020-08-13 11:52

pytorch学习笔记——二分类交叉熵损失函数

pytorch学习笔记——二分类交叉熵损失函数二分类交叉熵函数二分类交叉熵函数binary_cross_entropy公式：loss=−y∗log⁡(y^)−(1−y)∗log(1−y^)loss=-y
我要吃泡菜·2020-08-13 11:18

Pytorch 自学笔记（二）：Pytorch中常用的激活函数与损失函数探究

ActivationFunctions）SigmoidTanhRelu及其变体Softmax损失函数（LossFunctions）MeanSquaredErrorLossCategoricalCross-EntropyLossBinaryCross-EntropyLossConclusionPytorch
JimmyTotoro·2020-08-13 10:17

在Pytorch之中的nn.CrossEntropyLoss同时使用reduction与weights产生错误结果的相关问题

Pytorch中的交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss之中包含两个非常有用的参数：weight：用来平衡样本之间的不平衡；reduction：用来指定损失结果返回的是mean、sum还是
夜流歌·2020-08-12 18:22

focal_loss 多类别和二分类 Pytorch代码实现

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#支持多分类和二分类classFocalLoss(nn.Module):"""ThisisaimplementationofFocalLosswithsmoothlabelcrossentropysupportedwhichisproposedin'Foc
Kingslayer_·2020-08-12 14:26
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