Entropy 第8页

解决使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播, 损失函数不下降

梯度无法反向传播,损失函数不下降问题：在使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播代码：fromtensorflow.keras.lossesimportcategorical_crossentropydeftrain_generator

俯仰天地·2023-06-23 06:31

python random linux 随机数导致程序运行缓慢

熵Entropy(熵，[shāng])在信息论中表示数据的混乱程

freestyle@·2023-06-22 18:03

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义

2、基尼不纯度与熵Gini（缺乏同质性的度量）和Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定

·2023-06-21 23:23

损失函数——KL散度（Kullback-Leibler Divergence，KL Divergence）

KL散度（Kullback-LeiblerDivergence，简称KL散度）是一种度量两个概率分布之间差异的指标，也被称为相对熵（RelativeEntropy）。

木子十口儿几丶·2023-06-21 18:08

Kullback-Leibler_divergence（KL散度、相对熵）

blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/489371351前言注意两个名词的区别：相对熵：Kullback–Leiblerdivergence交叉熵：crossentropyKL

敲代码的quant·2023-06-21 18:07

算一串数字的entropy_时间序列的表示与信息提取

提到时间序列，大家能够想到的就是一串按时间排序的数据，但是在这串数字背后有着它特殊的含义，那么如何进行时间序列的表示(Representation)，如何进行时间序列的信息提取(InformationExtraction)就成为了时间序列研究的关键问题。就笔者的个人经验而言，其实时间序列的一些想法和文本挖掘是非常类似的。通常来说句子都是由各种各样的词语组成的，并且一般情况下都是“主谓宾”的句子结构

weixin_39870199·2023-06-21 12:22

交叉熵（Cross Entropy）损失函数

交叉熵（CrossEntropy）损失函数是一种常用的损失函数，广泛应用于分类问题中，尤其是二分类问题和多分类问题。

有梦想的咕噜·2023-06-21 09:08

[AAAI 2023] Oral : Zero-shot 零样本/ Few-shot 少样本收录论文集合

Zero-ShotEnhancementofCLIPwithParameter-freeAttentionGuoZiyu;ZhangRenrui;QiuLongtian;maXianzheng;MiaoXupeng;HeXuming;CuiBinMaximumEntropyPopulation-BasedTrainingforZero-ShotHuman-AICoord

奈何辰星无可奈·2023-06-21 07:12

[上]决策树算法（熵Entropy、信息增益（率）、基尼值（指数）、CART剪枝、特征工程特征提取、回归决策树）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：掌握决策树实现过程知道信息熵的公式以及作用知道信息增益、信息增益率和基尼指数的作用知道id3、c4.5、cart算法的区别了解cart剪枝的作用知道特征提取的作用应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类1.决策树算法简介1.1决策树算法简介学习目标：知道什么是决策树决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结

Le0v1n·2023-06-21 07:38

简要介绍 | 交叉熵损失：原理和研究现状

注2："简要介绍"系列的所有创作均使用了AIGC工具辅助交叉熵损失：原理、研究现状与未来展望UnderstandCrossEntropyLossinMinutes1背景介绍在机器学习和深度学习的领域中，

R.X. NLOS·2023-06-19 23:30

衡量两个概率分布之间的差异性的指标

衡量两个概率分布之间的差异性的指标衡量两个概率分布之间的差异性的指标衡量两个概率分布之间的差异性的指标KL散度（Kullback–Leiblerdivergence）JS散度（Jensen-Shannondivergence）交叉熵（CrossEntropy

wuling129·2023-06-19 22:39

分布式系统（交互、协作）

文章目录进程组织进程交互传染病协议反熵（Anti-Entropy）闲聊（Gossiping）P2P路由CircularroutingPastry应用层多播ESMScribe中间件通信协议RPCMOM进程协作有序组播基本组播

山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2023-06-19 15:29

【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

】—神经网络神经网络的历史NeuralNetworkIntroM-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

之墨_·2023-06-19 06:48

机器学习——损失函数

机器学习——损失函数前言一、分类问题的损失函数1、0-1损失（one-zeroloss）2、LogLoss3、FocalLoss4、相对熵、KL散度（RelativeEntropy/Kullback-LeiblerDivergence

macan_dct·2023-06-19 02:15

深度学习笔记1——CNN识别黑白手写数字

文章目录摘要手写数字数据集（MNIST）卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork,CNN）模型架构搭建Softmax函数和CrossEntropy损失函数Adam优化器构造数据迭代器训练

自宅警备喵·2023-06-18 18:36

出现Nan

造成数据读取出差解决方法：判断出现nan的数据的id，剔除，简单粗暴代码原因：数据本身就存在0值，代码在执行过程中将其置为分母注意：很多代码都存在隐式除0操作，因为现成的损失函数有不少采用了log函数，如CrossEntropyLoss

guanghuixu·2023-06-18 09:09

随机数发生器设计（五）

重播种操作函数如下：函数定义：SM3_RNG_Reseed(working_state,entropy_input,additional_input)输入：——当前内部状态：V，C，reseed_counter

Lapedius·2023-06-18 01:38

语言模型(Language Modeling)中的评估指标理解与总结

目录引言交叉熵（Cross-Entropy）定义深入理解BPC（Bits-Per-Character）PPL（Perplexity）定义Perplexity的影响因素pytorch实现：总结参考资料引言语言模型

tyhj_sf·2023-06-17 18:57

nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss 总结

nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss总结参考博文如下nn.BCElossnn.CrossEntropyloss总结参考博文如下在参考了这些博文后，终于对损失函数有了一些了解现在总结起来方便以后复习链接

今天你码了吗·2023-06-16 13:02

sandfly-entropyscan：一款功能强大的恶意程序熵扫描工具

关于sandfly-entropyscansandfly-entropyscan是一款功能强大的熵扫描工具，该工具可以用于检测与恶意软件相关的打包文件或加密二进制文件。

安语未·2023-06-15 10:14

一文彻底搞懂 Softmax 函数，数学原理分析和 PyTorch 验证

3.2解决数值上溢问题：xi−max(x)x_i-max(x)xi−max(x)3.3解决数值下溢问题：log_softmax4.PyTorch中CrossEntropyLoss与Softmax的关系1

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-06-15 09:05

大话 triplet loss 损失函数

经常会看到的有pairwiseloss，sampledsoftmaxloss，nce，neg，bpr，hingeloss，tripletloss，crossentropyloss，lambdaloss，

winner8881·2023-06-14 15:27

【持续更新】训练自己模型时遇到的bug合集

ExpectedobjectofscalartypeLongbutgotscalartypeFloatforargument#2‘target’解决方法：将原来的label改成label.long()Loss=torch.nn.CrossEntropyLoss

快乐小胡！·2023-06-14 11:41

纯NumPy实现CNN网络，MNIST精确度99.3%

包内容包括神经网络层（卷积层、线性层），损失函数（MSE、CrossEntropy）和优化器（Adam、RMSProp）。

EthanLifeGreat·2023-06-14 02:45

机器学习 | 决策树 Decision Tree | 概念向

参考视频：【小萌五分钟】机器学习|决策树文章目录决策树是什么（根节点、叶子节点、分支、深度）决策树：分类树——算法思想分类错误率，熵，基尼指数熵（Entropy）基尼指数分类错误率决策树是什么（根节点、

啦啦右一·2023-06-12 16:14

分类损失函数

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnclassSigmoidFocalClassificationLoss(nn.Module):"""Sigmoidfocalcrossentropyloss

cjhfhb·2023-06-11 12:47

熵权法计算权重

文章目录1.多属性决策问题2.熵（entropy）3.信息熵4.熵权法5.熵权法的实现基于信息论的熵值法是根据各指标所含信息有序程度的差异性来确定指标权重的客观赋权方法，仅依赖于数据本身的离散程度。

酒酿小圆子～·2023-06-11 04:34

Entropy，Gini ，Information gain

Entropy信息量：值域发生概率越小，信息量越大。不确定性越高，信息量越大。

shudaxu·2023-06-10 19:57

Semi-supervised Learning(半监督学习)

Semi-supervisedLearningforGenerativeModelSupervisedGenerativeModelSemi-supervisedGenerativeModelLow-densitySeparationAssumptionSelfTrainingEntropy-basedReg

keep--learning·2023-06-09 20:25

【机器学习基础】2、代价函数\损失函数汇总

文章目录代价函数1、二次代价函数（quadraticcost）2、交叉熵代价函数（cross-entropy）3、对数似然代价函数（log-likelihoodcost）损失函数1、0-1损失函数2、绝对值损失函数

梦无羡·2023-06-09 18:14

交叉熵损失，softmax函数和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文

背景多分类问题里（单对象单标签），一般问题的setup都是一个输入，然后对应的输出是一个vector，这个vector的长度等于总共类别的个数。输入进入到训练好的网络里，predictedclass就是输出层里值最大的那个entry对应的标签。交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多的lossfunction（损失函数）。举一个很简单的例子，我们有一个三分类问题，对于一个input\(x\)，神经网络

bill_live·2023-06-09 14:10

PyTorch-Loss Function and BP

目录1.LossFunction1.1L1Loss1.2MSELoss1.3CrossEntropyLoss2.交叉熵与神经网络模型的结合2.1反向传播1.LossFunction目的：a.计算预测值与真实值之间的差距

MyDreamingCode·2023-06-08 22:20

交叉熵(Cross Entropy)

1.信息量香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量一个事件信息量大小就看这个信息消除事件不确定性的程度。也即是说信息量的大小和事件发生的概率成反比，可以表示如下，其中x表示事件，p(x)表示事件发生的概率。2.信息熵信息熵为信源信息量的期望，即该信源所有可能发生事件的信息量的期望。可以表示为，信息熵具有以下性质：单调性，即发生概率越高的事件，其所携带的信息熵越低

lgdhang·2023-04-21 13:56

决策树（Decision Tree）

Entropy=系统的凌乱

DouMarK·2023-04-21 06:47

decision tree

referencehttps://www.slideshare.net/jaseelashajahan/decision-trees-91553243https://blog.clairvoyantsoft.com/entropy-information-gain-and-gini-index-the-crux-of-a-decision-tree

宣雄民·2023-04-20 23:08

Pytorch实现交叉熵的过程

，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion=nn.CrossEntropyLoss

Geeksongs·2023-04-19 22:34

深度理解PyTorch的WeightedRandomSampler处理图像分类任务的类别不平衡问题

将其看成是一个图像二分类问题，然而面临的一个很大问题就是正负样本的不平衡问题，也就是正样本（活体）很多，而负样本（假体）很少，如何处理好数据集的类别不平衡问题有很多方法，如使用加权的交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss

xiamentingtao·2023-04-19 11:13

多标签、类别不均衡分类问题

multilabel_categorical_crossentropy损失函数主要是介绍了两个损失函数的区别：categorical_crossentropybinary_crossentropy二分类

自助者天助也·2023-04-19 01:53

Softmax和Cross Entropy Loss在分类问题中的作用

本文以三分类神经网络为例，讲解Softmax和CrossEntropyLoss在分类问题中的作用。

晓shuo·2023-04-18 15:13

深度学习基础入门篇[五]:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测

交叉熵（crossentropy）是信息论中的重要概念，主要用来度量两个概率分布间的差异。

汀、人工智能·2023-04-18 15:08

【OCR】CTC loss原理

groundtruth的长度不一致，这样一来，loss就会很难计算，举个例子来讲，如果网络的输出是”-sst-aa-tt-e’',而其groundtruth为“state”，那么像之前经常用的损失函数如crossentropy

Lotay_天天·2023-04-18 03:42

Pytorch中常用的损失函数

Pytorch中常用的损失函数回归nn.L1Lossnn.MSELoss分类nn.CrossEntropyLoss回归nn.L1Loss平均绝对误差，也称L1范数损失，计算预测值与真实值之间的误差绝对值

Chen的博客·2023-04-17 17:35

ch04-损失优化

初始化1.3.Kaiming初始化1.4.常用的权值始化方法1.5.nn.init.calculate_gain1.6.总结2.损失函数(一)2.1.损失函数的概念2.2.交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss2.3

古路·2023-04-17 14:18

解决RuntimeError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

问题描述：x=[[0.1,0.2,0.1],[0.4,0.1,0.3]]y=[1,0]loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()loss=loss_fn(x,y)x为特征矩阵，y为标签。

v-space·2023-04-17 01:30

深度学习-损失、优化器

目录0.损失函数0.0回归损失函数0.0.1L1Loss0.0.2L2Loss0.0.3SmoothL1Loss0.1分类损失0.1.0crossentropy0.1.1Focalloss1.优化器1.1SGD1.2RMSprop

小灰灰的大灰灰·2023-04-15 23:17

关于nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失中weight和ignore_index参数

目录1.交叉熵损失CrossEntropyLoss2.ignore_index参数3.weight参数4.例子1.交叉熵损失CrossEntropyLossCrossEntropyLoss交叉熵损失可函数以用于分类或者分割任务中

Henry_zhangs·2023-04-15 01:29

最大熵原理与最大熵模型

最合理的概率分布是包含已知信息，但不做任何未知假设，把未知事件当成等概率事件处理的概率分布.利用最大熵原理求解最合理概率分布：把约束条件列出来（即把我们从sample中观察到一些现象用等式表达出来）把Entropy

王椗·2023-04-13 22:59

从信息熵、相对熵到交叉熵损失函数

信息熵信息熵（Entropy）是衡量信息不确定性的度量，由于这个概念最早是由香农提出的，因此也被称为香农熵。

ZhangTuTu丶·2023-04-13 22:55

Branchynet: Fast inference via early exiting from deep neural networks

（Ateachexitpoint,BranchyNetusestheentropyofaclassificationresult(e.g.,bysoftmax)asameasureofconfidenceintheprediction.Iftheent

Cat丹·2023-04-13 15:38

OpenCV阈值分割（四）——熵算法

以下是使用OpenCV和熵算法进行图像阈值分割的C++代码示例：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;doublecalculateEntropy

有了个相册·2023-04-12 16:15

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