Entropy 第7页

BCE loss和 CE理解

1.BCEloss：BinaryCrossEntropyLossBCElosspytorch官网链接1.1解释pytorch中调用如下。设置weight,使得不同类别的损失权值不同。

huluhuluwa123·2023-08-17 20:37

神经网络基础-神经网络补充概念-23-神经网络的梯度下降法

常见的损失函数包括均方误差（MeanSquaredError）和交叉熵（Cross-Entropy）等。2初始化参数：在训练之前，需

丰。。·2023-08-17 07:26

神经网络基础-神经网络补充概念-14-逻辑回归中损失函数的解释

理解在逻辑回归中，常用的损失函数是对数似然损失（Log-LikelihoodLoss），也称为交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。它在分类问题中非常常见，特别适用于二分类问题。

丰。。·2023-08-16 08:27

交叉熵和torch.nn.CrossEntropyLoss() 学习笔记

交叉熵原理二、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数1.Softmax()2.LogSoftmax()2.NLLLoss()4.CrossEntropy()参考资料前言分开定义softmax

稚晖君的小弟·2023-08-15 07:53

深度学习项目学习

torchvisiontorchvision.transforms.Compose()类DataLoader类torch.nntorch.nn.Moudletorch.nn.Sequential模型容器nn.CrossEntropyLoss

释怀°Believe·2023-08-14 14:12

Softmax回归

Softmax回归是一种用于多分类问题的模型，该模型可以看成是逻辑回归的拓展，因为其使用的损失函数也是cross-entropyloss(交叉熵)，但与逻辑回归不同的是，其损失函数是一种多分类形式。

没天赋的学琴·2023-08-14 00:34

c语言图像形态学滤波,图像处理理论（二）——滤波基础, 形态学, 边缘检测

},Q=\{q_1,q_2,\dots,q_n\}\]\[D(Q,R)=\sum_{k=1}^{n}q_klog_2\frac{q_k}{r_k}\]注：严格来说，这里定义的是相对熵(relativeentropy

刘兮mkq0.01~·2023-08-12 08:28

nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss

BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。

东城青年·2023-08-11 03:13

Pytorch深度学习-----损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss）

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----

-希冀-·2023-08-10 01:05

sklearn中使用决策树

1.示例criterion可以是信息熵，entropy，可以是基尼系数gini#-*-coding:utf-8-*-fromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitwine

乘乘凉·2023-08-07 18:05

关于softmax，cross entropy，三层全连接的导数计算以及反向传播

在本文中，我们主要介绍softmax，softmax+crossentropy，三层全连接的导数计算和反向传播softmax定义：S(ai)=eai∑j=1NeajS(a_i)=\frac{e^{a_i

UpCoderXH·2023-08-07 09:44

[深度学习]Softmax 交叉熵

交叉熵代表的是不同概率分布的相似情况,他的计算方法如下所示：其中ｙ代表的是每种类比出现的概率cross\_entropy=-\sumy*log(y)对于深度学习中的分类问题来说，当分类越准确的时候，上述值就越小

UpCoderXH·2023-08-07 09:42

深度学习：Pytorch常见损失函数Loss简介

深度学习：Pytorch常见损失函数Loss简介L1LossMSELossSmoothL1LossCrossEntropyLossFocalLoss此篇博客主要对深度学习中常用的损失函数进行介绍，并结合

cv-player·2023-08-07 06:11

什么是熵？

熵（Entropy）是一个重要的概念，最初出现在热力学领域，用于描述系统的混乱程度或不确定性。熵也被广泛应用于信息理论、统计学和计算机科学等领域。通常来讲，熵，是对混乱程度、不确定程度的度量。

一只小百里·2023-08-06 19:35

pytorch的CrossEntropyLoss交叉熵损失函数默认是平均值

pytorch中使用nn.CrossEntropyLoss()创建出来的交叉熵损失函数计算损失默认是求平均值的，即多个样本输入后获取的是一个均值标量，而不是样本大小的向量。

stop the world·2023-08-04 09:41

通过机器学习得到样本的特征权重

信息熵（informationentropy）是度量样本几何纯度最常用的一种指标。假定样本集合D中第k类样本所占的比例为则D的信息熵定义为（1.1）（熵在物理学上指混乱程度，因此熵越低信息越确定。

lerry_lca·2023-08-01 16:16

＜Rasa实战＞第八章实例运行

rasashell2.问题追踪Q1:训练数据时报警告"constrain_similaritiesissettoFalse.ItisrecommendedtosetittoTruewhenusingcross-entropyloss

wind.liao·2023-08-01 13:41

Pytorch个人学习记录总结 09

目录损失函数与反向传播L1LossMSELOSSCrossEntropyLoss损失函数与反向传播所需的Loss计算函数都在torch.nn的LossFunctions中，官方网址是：torch.nn—PyTorch2.0documentation

timberman666·2023-07-30 21:33

多分类问题-Softmax Classifier分类器

概率分布：属于每一个类别的概率总和为0，且都>=0，n组类别需要n-1个参数就能算出结果数据预处理loss函数crossentropyloss()函数CrossEntropyLossLogSoftmax

Yuerya.·2023-07-30 16:26

【Tensorflow 大马哈鱼】tf.add_to_collection，tf.get_collection 和tf.add_n的用法

tf.add_to_collection：把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表tf.get_collection：从一个结合中取出全部变量，是一个列表tf.add_n：把一个列表的东西都依次加起来如果是run变量，则更新cross_entropy_mean

飞翔的大马哈鱼·2023-07-30 00:36

END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION论文阅读

单词重要imagecompression图像压缩quantizer量化器rate–distortionperformance率失真性能不重要avariantof什么什么的一个变体construct构造entropy

什么都不懂的小小青蛙·2023-07-29 14:02

逻辑斯特回归与最大熵模型

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)。逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。

weixin_30685047·2023-07-29 04:35

逻辑斯特回归

之间导函数类似正态分布其他饱和函数sigmoidfunctions循环神经网络经常使用tanh函数与线性回归区别塞戈马无参数，构造函数无区别更改损失函数MSE->BCE损失（越小越好）分布的差异：KL散度，cross-entropy

Yuerya.·2023-07-29 04:29

天下无熵第一部：情熵之熵的源起

熵[shāng]统计物理与信息论术语本词条是多义词，共4个义项展开熵（拼音：shāng，希腊语：εντροπία(entropía)，英语：entropy）泛指某些物质系统状态的一种量度，某些物质系统状态可能出现的程度

贤一学缠书院·2023-07-28 08:02

CrossEntropy（交叉熵损失函数pytorch）

介绍crossentropy损失函数主要用于多分类任务。它计算了模型输出与真实标签之间的交叉熵损失，可以作为模型优化的目标函数。

夏子期lal·2023-07-27 23:07

BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）

BCELossinput：经过Sigmoid函数激活后的预测概率+对应的真实标签（一般使用one-hot表示）介绍BCELoss：BCELoss是二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss

HealthScience·2023-07-26 11:34

KL散度、交叉熵损失函数、nn.CrossEntropyLoss()

相对熵（KL散度）如果对于同一个随机变量X有两个单独的概率分布P(x)和Q(x)【在机器学习中，常常使用P(x)来表示样本的真实分布，Q(x)来表示模型所预测的分布】，则我们可以使用KL散度来衡量这两个概率分布之间的差异。KL散度越小，表示P(x)与Q(x)的分布更加接近，可以通过反复训练Q(x)来使Q(x)的分布逼近P(x)。KL散度=交叉熵-信息熵在机器学习训练网络时，输入数据与标签常常已经确

HealthScience·2023-07-26 11:34

分类、回归常用损失函数

分类：交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）KL散度、交叉熵损失函数、nn.CrossEntropyLoss()_HealthScience的博客-CSDN博客权重交叉熵损失函数

HealthScience·2023-07-26 11:31

决策树学习

当前最佳属性节点选择熵（Entropy）（广泛使用）熵混杂度（熵）混杂度（Gini）混杂度(错分类)度量混杂度的变化ΔI(N)ΔI(N)ΔI(N)—信息增益(IG,InformationGain)ID3Q2

lov_vol·2023-07-25 23:46

基于优化VMD的滚动轴承故障诊断研究

针对列车轮对振动信号易受轮轨噪声影响、故障特征提取困难等问题，提出一种基于优化变分模态分解（Variationalmodedecomposition，VMD）和多尺度样本熵-能量（Multiscalesampleentropy-energy

诊断之家·2023-07-24 21:01

【人工智能】神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义M-P神经元模型激活函数(Activationfunction)神经网络结构举例训练神经网络学习网络参数代价定义均方误差交叉熵（CrossEntropy

编程G的快乐·2023-07-24 16:46

pytorch 中分类网络损失函数

net(x)：概率可以为负数[0.6,-0.1]:表示预测为0，最大概率的索引为0[-0.08,6.5]:表示预测为1，最大概率的索引为12、分类损失函数loss_func=torch.nn.CrossEntropyLoss

深度学习努力中·2023-07-22 15:10

MSE（MeanSquaredError） loss 与 CE（CrossEntropyLoss） loss

文章目录前言一、MSELoss是什么二、CELoss是什么总结前言前两天在论文中看到一篇文章的loss函数形式，在结果中将MSEloss和CEloss的表现进行了对比，分别采用两种loss函数进行模型评价，我从中得到了一些启发，是不是应该将两个loss函数拉出来好好对比一下呢？说干就干！首先，分类问题和回归问题是监督学习的两大种类：分类问题的目标变量是离散的；回归问题的目标变量是连续的数值。神经网

zy_destiny·2023-07-22 11:02

Pytorch调用GPU训练两种方法

#将网络模型在gpu上训练model=Model()iftorch.cuda.is_available():model=model.cuda()#损失函数在gpu上训练loss_fn=nn.CrossEntropyLoss

fangshuo_light·2023-07-20 17:53

机器学习笔记

过激活函数以提高表现力的神经元模型：常用的激活函数有:relusigmoidtanh损失函数loss计算得到的预测值与已知答案的差距：均方误差MSE自定义损失函数：根据问题的实际情况交叉熵CE（CrossEntropy

微雨旧时歌丶·2023-07-20 15:27

pytorch中损失函数nn.CrossEntropyLoss与激活函数softmax的关系

在多分类单标签任务中，常使用CrossEntropyLoss作为损失函数，而使用softmax作为对应的最后一层的激活函数。

深浅卡布星·2023-07-19 14:44

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]

2.2Python安装详解2.3PyTorch安装详解三、变量四、求导五、损失函数5.1nn.L1Loss5.2nn.SmoothL1Loss5.3nn.MSELoss5.4nn.BCELoss5.5nn.CrossEntropyLoss5.6nn.NLLLoss5.7nn.NLLLoss2d

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:44

2021-08-20 论文：目标检测

KaimingHe,FocalLossforDenseObjectDetection.1）focalloss为解决1-stage训练时正负例不平衡现象，对CE损失函数添加权重因子:balancedcrossentropy

Dyee·2023-07-18 14:32

Pytorch关键知识点学习笔记

loss=torch.nn.CrossEntropyLoss()构建优化器。optimizer=torch.optim.Adam()设置学习率更新策略。

Runjavago·2023-07-18 13:03

《Hacknet》故事向攻略 —— 第三章生涯起始（上）

距离加入Entropy已经过去了几个星期，在这段时间里，我完成了一些任务，其中有些任务和那些大公司挂钩，这些委托的内容几乎都有涉及到利用黑客进行不正当竞争的行为，我们能做的就只有通过黑客的方式来阻止他们

淀粉月刊·2023-07-18 10:38

【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现

文章目录1决策树算法1.1特征选择1.2熵（entropy）1.3信息增益2ID3算法的python实现总结1决策树算法决策树（DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，是一种非常常用的分类方法

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:27

CrossEntroy的计算

categorical_crossentropy用于多分类。

zzm8421·2023-07-16 05:27

Pytorch实现逻辑回归demo

注意在分类问题中使用的是Cross-EntropyLossFunction，为什么，因为如果使用QuadraticLossFunction的话会

hhy不许摸鱼·2023-07-15 12:22

Replica Wormholes and Island I

EntropyofblackholeandHawkingradiation,Pagecurveradiation如何来理解辐射呢？更直观的表述应该是radiation=par

悟空金月饺子·2023-07-14 22:42

常用分类损失CE Loss、Focal Loss及GHMC Loss理解与总结

一、CELoss定义交叉熵损失（Cross-EntropyLoss，CELoss）能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，当两个概率分布越接近时，交叉熵损失越小，表示模型预测结果越准确。

chen_zn95·2023-07-14 12:39

pytorch构建深度网络的基本概念——交叉熵

在pytorch中是使用函数torch.nn.CrossEntropyLoss()来定义。什么是熵提到熵之前，我们要先提到一个信息学中的重要概念：信息量。信息量是指一个事件的不确定性

新兴AI民工·2023-07-14 11:46

优化器：torch.optimizer

importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,CrossEntropyL

深浅卡布星·2023-07-14 09:07

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

everyblogeverymotto:Justliveyourlifecausewedon’tlivetwice.0.前言小记，pytorch和tensorflow损失函数介绍1.正文1.1原因c_loss=nn.CrossEntropyLoss

胡侃有料·2023-07-13 22:45

pytorch多分类问题 CrossEntropyLoss()函数的输入size/shape不一致问题

在使用pytorch实现一个多分类任务的时候，许多多分类任务在训练过程中都会有如下的代码：criterion=nn.CrossEntropyLoss()loss=criterion(output,target

绿毛虫训练师·2023-07-13 20:14

第四章机器学习

4.3.2后剪枝4.4连续与缺失值4.4.1连续值处理4.4.2缺失值处理4.5多变量决策树第四章决策树4.1基本流程决策过程：基本算法：4.2划分选择4.2.1信息增益“信息嫡”(informationentropy

Keep--Silent·2023-06-24 08:26

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