Entropy 第35页

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

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

Towards Discriminability and Diversity: Batch Nuclear-norm Maximization under Label Insufficient Sit

theperformancedegradesonthedecisionboundarywithhighdatadensity.AcommonsolutionistodirectlyminimizetheShannonEntropy

CV/NLP大虾·2020-08-12 11:39

PyTorch学习-多分类问题

ezi∑j=0k−1ezjP(y=i)=\cfrac{e^{z_i}}{\sum_{j=0}^{k-1}{e^{z_j}}}P(y=i)=∑j=0k−1ezjeziLossfunction-CrossEntropy

xiongyuqing·2020-08-11 23:07

一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉

关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（crossentropy）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。

图图噜·2020-08-11 22:04

自然语言中的重要概念——熵(Entropy)

熵(Entropy)是描述事物无序性的一个重要的参数，熵越大则无序性越强，同时，熵表示一个随机变量的不确定性。二、熵1、信息熵香农指出，一条信息的信息量和它的不确定性之间有着直接的关系。

zhiyong_will·2020-08-11 21:42

统计自然语言处理---信息论基础

那时Shannon在研究如何在由噪音的通信链路上尽量提高数据的传输量，为了能够从理论上求出最大的数据压缩律，Shannon提出了熵(Entropy)的概念。

李亚超·2020-08-11 20:50

统计自然语言处理——信息论基础

然而，对于任何一个概率分布，可以定义一个称为熵(entropy)的量，它具有许多特性符合度量信息的直观要求。

Shingle_·2020-08-11 20:14

如何使用智能合约生成随机数

非对称熵(Asymmentropy)非对称熵可用于运行去中心化的博彩应用。非对称化的博彩与其他博彩系统不同，因为它是不可能被操纵的。

weixin_34324081·2020-08-11 20:58

机器学习之旅（二）：决策树

Entropy=系统的凌乱程度

樂仔的机器学习之旅·2020-08-11 10:55

机器学习——决策树(2020最新版)

1、什么是决策树(DecisionTree)2、决策树算法发展3、决策树的例子根据age、income、student、credit_rating属性来推断是否会买电脑：然后画出如下的决策树：4、熵(entropy

天道酬勤、业道酬精、学道酬苦·2020-08-11 09:59

数据预处理与数据分类预测

熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。

dingchao6679·2020-08-11 03:40

ZOJ3827 ACM-ICPC 2014 亚洲区域赛牡丹江现场赛I题 Information Entropy 水题

InformationEntropyTimeLimit:2SecondsMemoryLimit:131072KBSpecialJudgeInformationTheoryisoneofthemostpopularcoursesinMarjarUniversity.Inthiscourse

Puyuacm·2020-08-10 21:38

李宏毅机器学习：RNN（下）

以slotfilling为例，对每个输入xi,其输出的yi与相应的referencevector计算crossentropy,crossentropy之和就是lossfunction.训练时wordsequence

sinat_32279627·2020-08-10 21:30

如何选择损失函数 Loss Function

如何选择损失函数1.交叉熵CrossEntropy交叉熵与熵相对，如同协方差与方差熵考察的是单个的信息（分布）的期望：H(p)=−∑i=1np(xi)logp(xi)交叉熵考察的是两个信息的（分布）的期望

浪拔湖人·2020-08-10 19:14

TensorFlow学习－－MNIST入门与提高　(附脚本input_data.py)

建立softmax回归模型:y=softmax(Wx+b)y=softmax(Wx+b)损失函数采用交叉熵来衡量：CostEntropy=−∑y′logyCostEntropy=−∑y′logy其中y′

阿卡蒂奥·2020-08-10 15:21

python决策树

Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成

BigHongHong·2020-08-10 10:26

Tensorflow 2.0 学习(chapter 5)

DNNEstimator预置的BaselineEstimator预置的LinearEstimatorTensorFlow1.0Graphtf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropytf.compat.v1

Auliegay·2020-08-10 07:59

分类问题中的交叉熵损失和均方损失

分类问题的损失函数交叉熵损失（CrossEntropyLoss）：假设误差是二值分布，可以视为预测概率分布和真实概率分布的相似程度。

ifenghao·2020-08-10 05:47

Linux下Tomcat启动超级慢的解决方法

有两种解决办法：1）在Tomcat环境中解决可以通过配置JRE使用非阻塞的EntropySource。

Mr_LGZ·2020-08-09 22:54

Knowledge Distillation 知识蒸馏详解

ShortcomingofnormalneuralnetworksGeneralizationofInformationKnowledgeDistillationAfewDefinitionsGeneralideaofknowledgedistillationTeacherandStudentTemperature&EntropyTrainingtheDistilModel

Jay_Tang·2020-08-09 17:24

POJ数据结构专辑（含部分题解）

1195Mobilephones树状数组题解1455Crazyteaparty题解1521Entropyhuffman题解1703Findthem,Catchthem并查集1785BinarySearchHeapConstruction1794CastleWalls

deji2909·2020-08-09 07:33

海思HI35xx平台软件开发快速入门之H264解码实例

技术相当成熟，它的优势在于有高的视频的压缩率，利用帧间和帧内预测（Estimation）、变换（Transform）和反变换、量化（Quantization）和反量化、环路滤波（LoopFilter）、熵编码（EntropyCoding

shark_rp·2020-08-09 02:40

Softmax函数和交叉熵Cross-entropy以及KL散度求导

参考链接：https://blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329交叉熵cross-entropy对一个分类神经网络fff，输出为z=f(x;θ),z=

winycg·2020-08-09 02:17

交叉熵

本文为转载，原博客地址：https://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50778098交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词

咸鱼半条·2020-08-09 02:03

信息增益、信息增益比和GINI例子

weixin_30834019·2020-08-08 23:24

机器学习中的熵、条件熵、相对熵(KL散度)和交叉熵

GitHub简书CSDN该文章转载自详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵文章目录1、信息熵(informationentropy)2、条件熵(Conditionalentropy)3、相对熵(Relativeentropy

冉茂松·2020-08-08 22:45

信息熵——Information Entropy

一：信息的不确定性首先请看如下的两条信息：太阳从东边升起。提问20个问题猜出我心中正在想的东西。（没有听过这个游戏的朋友请自行度娘或者谷歌，会出现不同的版本，但具体的含义都是一样的）第一条信息：我们可以很确定的得出这句话的含义——太阳从东边升起，这是一条不确定性为零的信息。第二条信息：这是一条信息不是特别明确的信息，具有一定的不确定性，因为我们不能直接从信息中获取相应的确定信息，我们需要通过相应的

StevenJane·2020-08-08 22:47

x264和x265编码技术的区别

(intraprediction)、帧间预测(interprediction)、转换(transform)、量化(quantization)、去区块滤波器(deblockingfilter)、熵编码(entropycoding

楼兰公子·2020-08-08 18:13

机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵（为何使用交叉熵作为损失函数）

1、信息熵(informationentropy)熵(entropy)这一词最初来源于热力学。

WePlayDirty·2020-08-08 11:50

使用tensorboard显示train和valid的准确率和loss

前期定义#定义损失函数以及相对应的优化器withtf.name_scope('loss'):cross_entropy=-tf.reduce_sum(y*tf.log(softmax_result))#

安之ccy·2020-08-08 00:43

pytorch 一些 Loss Function

sameasinputoutput:scalar，标量nnMSELoss()loss(x,y)=1/n∑（xi-yi）²shape:input:(N,*)target:(N,*)output:scalarnn.CrossEntropyLoss

xxiaozr·2020-08-07 22:20

语言模型（二）评估和类别

一、Evaluation1、熵entropyl熵（entropy）又称自信息，self-information描述一个随机变量的不确定性的数量，熵越大，不确定性越大，正确估计其值的可能性越小。

xmucas·2020-08-07 22:52

熵和基尼系数

CARTClassification&RegressionTree1.熵（entropy）熵是表示随机变量不确定性的度量。

许悦斌·2020-08-07 14:14

小嘿嘿之常见分类算法之决策树

信息熵（InformationEntropy）H(S)=−∑k=1npilog2piH(S)=-\sum_{k=1}^np_il

xyxuyue·2020-08-07 11:39

ID3算法哺乳动物分类实例

ID3算法哺乳动物分类实例算法key：属性是否重要通过信息增益大小判断，而信息增益本质是两个熵值之差(不考虑iii属性的分类结果的熵值与考虑iii属性分类结果的熵值)max(Gain(S,Ai))=Entropy

Simplify1024·2020-08-07 10:22

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