Entropy

ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation(CVPR2019）

VuTH,JainH,BucherM,etal.Advent:Adversarialentropyminimizationfordomainadaptationinsemanticsegmentation
odss·2023-11-05 05:40

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss时，我们经常可以看见采用"softmax_cross_entropy_with_logits"的方法作为损失函数，那么它到底是什么含义呢？
FeynmanZhang·2023-11-02 15:31

Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)

文章目录1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)1.网络输出output：score2.Cross-EntropyLoss(多分类损失函数)先用softmaxfunction
???/cy·2023-11-02 10:50

交叉熵损失的“替代品”：基于最优传输思想设计的分类损失函数EMO

©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|月之暗面研究方向|NLP、神经网络众所周知，分类任务的标准损失是交叉熵（CrossEntropy，等价于最大似然MLE，即MaximumLikelihoodEstimation
PaperWeekly·2023-11-02 05:58

torch基本功能介绍

eg.全连接、卷积、池化、BN分批处理、dropout、CrossEntropyLoss、MSLoss等。torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法。
空格为什么不行·2023-11-01 23:53

Entropy Source Validation (ESV) Certificate Issued for the Intel DRNG

byMarcosPortnoiRecentlytheCMVPhasgrantedESVcertificate#E57totheIntelDRNGentropysource.ThetestingandsubmissionwasdonebyatsecanditmarksthefirstESVcertificategrantedtotheIntelDRNG.TheIntelDRNG
atsec·2023-11-01 10:58

论文笔记之Soft Q-learning

（2017年发表于顶会ICML）文章核心：证明Energy-basedpolicy是Maximum-entropy强化目标函数的最优解。这篇文章在我们通常的强
Ton10·2023-10-31 23:49

【系列笔记1】基于迁移学习的语义分割常见算法系

《ADVENT:AdversarialEntropyMinimizationforDomainAdaptati
LANG_C_·2023-10-31 08:28

微调codebert、unixcoder、grapghcodebert完成漏洞检测代码

LicensedundertheMITLicense.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimportcopyfromtorch.nnimportCrossEntropyLoss
余生有烟火·2023-10-29 22:05

TensorFlow

y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])cross_entropy=tf.reduce
小王爱写BUG·2023-10-29 01:39

读书笔记-增量学习-EEIL_End-to-End Incremental Learning

基于Distillation知识蒸馏从旧数据中提取代表性样本、Crossentropy交叉熵学习新数据。题目的End-to-End指的是能同时训练更新Classification分类器和代
谷粤狐·2023-10-29 00:16

loss&BN

stilltipsforlearningclassificationandregression关于softmax的引入和作用分类问题损失函数-MSE&Cross-entropy⭐BatchNormalization
Selvaggia·2023-10-28 01:12

Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器

目录一、定义损失函数1.1代码1.2损失函数简介1.3交叉熵误差（crossentropyerror）二、定义优化器2.1代码2.2构造优化器2.3随机梯度下降法（SGD）一、定义损失函数1.1代码criterion
摘星星的屋顶·2023-10-27 14:24

决策树挑出好西瓜

Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5
M1_n·2023-10-27 14:59

交叉熵理解

似然值最大对应交叉熵最小，求交叉熵最小可用拉格朗日乘子法：参考：为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价？-灵剑的回答-知乎如何理解拉
漫彻思特·2023-10-27 04:32

吃瓜教程ML--笔记三--决策树

吃瓜教程ML--笔记三--决策树什么是决策树3种决策树ID3决策树（IterativeDichotomiser）熵(entropy)信息增益C4.5决策树增益率CART决策树(ClassificationAndRegressionTree
暴走小辉·2023-10-26 22:12

熵、交叉熵、相对熵（KL 散度）意义及其关系

熵：H(p)=−∑xp(x)logp(x)交叉熵：H(p,q)=−∑xp(x)logq(x)相对熵：KL(p∥q)=−∑xp(x)logq(x)p(x)相对熵（relativeentropy）也叫KL散度
weixin_30388677·2023-10-26 19:58

分类问题中为什么用交叉熵而不用MSE KL散度和交叉熵的关系

1.引言我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hingeloss）、交叉熵（crossentropy）。
taoqick·2023-10-26 18:25

为什么交叉熵常被用作分类问题的损失函数

1.前言在深度学习领域，交叉熵（CrossEntropy）常被用作分类问题的损失函数。
DeepGeGe·2023-10-26 18:53

交叉熵函数和KL散度函数

交叉熵函数（Cross-EntropyFunction）和KL散度函数（Kullback-LeiblerDivergenceFunction）都是用来度量两个概率分布之间的差异或相似性的数学函数。
温柔的行子·2023-10-26 18:18

决策树--ID3算法

决策树–ID3算法概念（1）信息熵Entropy(x)=−∑iNclassP(xi)log2P(xi)Entropy(x)=-\sum_{i}^{N_{class}}P(x_i)log_2P(x_i)Entropy
HawardScut·2023-10-26 18:53

理解有限状态熵编码（Finite State Entropy，FSE）

理解有限状态熵编码（FiniteStateEntropy，FSE）介绍正文补充_0介绍FSE是近年来在熵编码领域的一个重大成果，它有着算术编码的压缩率和哈夫曼编码的速度，热度很大，据说被用在了FaceBook
dc199706·2023-10-26 08:05

13. 机器学习 - 数据集的处理

文章目录TrainingdatasplitNormalizationStandardizedONE-HOT补充：SOFTMAX和CROSS-ENTROPYHi，你好。我是茶桁。
茶桁·2023-10-25 13:34

损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss

损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss1引言2损失函数2.1BCELoss2.2CrossEntropyLoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss
sjx_alo·2023-10-25 10:50

机器学习（深度学习）Softmax和Sigmoid函数

binarycross-entropy和categoricalcross-entropy是相对应的损失函数。对应的激活函数和损失函数相匹配，可以使得er
无敌阿强·2023-10-24 17:34

在推荐系统中，BPRloss、Embloss、CrossEntropyloss是怎么计算的，代表的意义是什么

一、BPRloss（BayesianPersonalizedRankingloss）是一种用于推荐系统中的损失函数，用于衡量预测的排序与真实的用户行为排序之间的差异。BPRloss的计算过程如下：输入：BPRloss的输入包括用户u、物品i和物品j，表示用户u对物品i和物品j的偏好，以及一个表示用户u的潜在因子向量表示。预测得分计算：首先，通过计算用户u对物品i和物品j的预测得分来衡量用户对物品的
医学小达人·2023-10-24 07:15

常用损失函数loss（均方误差、交叉熵）

二、交叉熵（crossentropy):极其有意思的现象：A和B的交叉熵=A与B的KL散度-A的熵。信息论1、信息量含义：越不可能发生（概率越小）的事件发生了，其信息量就越大。公式：表示：负对数函数。
卷不动的程序猿·2023-10-24 03:45

常见的损失函数介绍

文章目录深度学习中的损失函数常用的损失函数1.均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）2.交叉熵损失函数（Cross-Entropy，CE）3.对数损失函数（LogarithmicLoss
百年孤独百年·2023-10-24 03:15

交叉熵损失函数和均方误差损失函数

交叉熵（crossentropy）描述的是两个概率分布之间的距离，距离越小表示这两个概率越相近，越大表示两个概率差异越大。对
-牧野-·2023-10-24 03:45

pytorch 标签平滑代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCELossWithLabelSmoothing(nn.Module):'''CrossEntropyLosswithLabelSmoothing
麓山南麓·2023-10-24 01:07

【TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门四】

同时加深对实现细节的理解,需要TF1.x的知识【TensorFlow1.X】系列学习文章目录文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门四】前言损失函数作用均方误差(MSE)交叉熵(CrossEntropy
牙牙要健康·2023-10-23 13:26

Entropy

Entropy（熵）一个信息源发出多种信号，如果某个信号概率大，那么它后面出现的机会也大，不确定性会小。反之就会机会小，不确定性就大，即不确定性函数f是概率p的单调递减函数。
孟哲凡·2023-10-23 04:46

UCAS - AI学院 - 自然语言处理专项课 - 第2讲 - 课程笔记

UCAS-AI学院-自然语言处理专项课-第2讲-课程笔记数学基础概率论基础信息论基础熵（Entropy）联合熵（JointEntropy）条件熵（ConditionalEntropy）熵率（EntropyRate
支锦铭·2023-10-23 01:32

PyTorch 学习笔记（六）：PyTorch的十七个损失函数

文章目录1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss5.PoissonNLLLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8.BCEWithLogitsLoss9.MarginRankingLoss10
AI算法札记·2023-10-22 22:37

机器学习 | Python决策树算法

公式解释信息熵（Entropy）信息熵是衡量数据纯度的指标。对于一个数据集，信息熵的计算公式如下：其中，是数据集
码农腾飞·2023-10-22 01:21

PTQ量化和QAT量化

（计算每一层的scale）TensorRT提供的PTQ算法包括：EntropyCalibratorV2、Min
晓晓纳兰容若·2023-10-22 01:10

学习pytorch14 损失函数与反向传播

神经网络-损失函数与反向传播官网损失函数L1LossMAE平均MSELoss平方差CROSSENTROPYLOSS交叉熵损失注意code反向传播在debug中的显示codeB站小土堆pytorch视频学习官网
陌上阳光·2023-10-21 04:21

Pytorch用于序数多分类的Pytorch损失函数

序数多分类的损失函数OrdinalCross-Entropy（OCE）OrdinalSmoothL1总结什么是序数多分类？序数多分类是一种将标签分成有序类别的分类问题。
AI视觉网奇·2023-10-20 08:07

对数损失函数（Log Loss）在机器学习中是一种常用的损失函数，特别适用于二分类问题

对数损失函数的定义对数损失函数，也称为交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss），用于衡量分类问题中模型预测概率分布与实际标签之间的差异。
心之向往！·2023-10-20 08:21

【记录】复刻 pytorch nn.CrossEntropyLoss()

defmyCrossEntropyLoss(output,label):count=label.size(0)loss=0.0forx,linzip(output,label):loss+=-1*x[l
摸鱼真快乐·2023-10-19 15:32

计算机视觉

计算机视觉岗常见面试题问题：Softmax+CrossEntropy反向求导问题：BatchNorm层的详细解读(具体可以参考之后出版的百面深度学习2333)作用：使得每层的输入/输出分布更加稳定，避免参数更新和网络层次变深大幅度影响数据分布
莫辜负自己的一世韶光·2023-10-19 07:47

使用Python实现ID3算法

以下是使用Python实现ID3算法的示例代码：```importnumpyasnpimportpandasaspdfromcollectionsimportCounterdefentropy(target_col
tianjiaxiaoer·2023-10-18 15:36

PHP开发 MAC 自带apache从php7切换到php5

php-osx.liip.ch/install.sh|bash-s5.62.php5会安装到下面目录中/usr/local/php5//usr/local/php5/3.用/usr/local/php5/entropy-php.conf
水瓶座男生·2023-10-18 04:41

FastBert学习笔记

这个论文从两个方面去掌握：样本自适应推断：使用不确定性指标（anormalizedentropy）去过滤样本；模型自蒸馏：分支网络分类器学习主干网络分类器，并使用KL散度进行度量；然
biuHeartBurn·2023-10-16 11:57

【客观赋权法1】熵权法（MATLAB全代码）

熵权法（entropyweightmethod,EWM）1原理2MATLAB代码3案例参考赋权法（WeightingMethod）是一种常用的数据处理方法，它可以将不同变量之间的重要性进行区分，并赋予它们不同的权重
WW、forever·2023-10-16 06:41

ResNet分类器量化

Entropy熵是一个信号的统计度量，用于衡量信号的不确定性或信息量。较高的熵表示信号具有更大的动态范围，因为它包含更多的信息。熵的计算可以通
智障学AI·2023-10-16 03:24

信息熵(entropy)以及图像信息熵的理解

关于信息熵，参考以下博文内容进行了理解：https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/53056816https://y1ran.blog.csdn.net/article/details/80559531https://blog.csdn.net/daoqinglin/article/details/6906413http://www.360do
乐正倩彦·2023-10-15 18:31

深度强化学习第 1 章 机器学习基础

1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用
Chen_Chance·2023-10-15 15:58

[论文分享] VulHawk: Cross-architecture Vulnerability Detection with Entropy-based Binary Code Search

VulHawk:Cross-architectureVulnerabilityDetectionwithEntropy-basedBinaryCodeSearch[NDSS2023]ZhenhaoLuo
fa1c4·2023-10-15 07:38

机器学习（22）---信息熵、纯度、条件熵、信息增益

文章目录1、信息熵2、信息增益3、例题分析1、信息熵 1.信息熵(informationentropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。
冒冒菜菜·2023-10-15 07:06
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