Entropy 第9页

图像熵的计算公式和应用场景

系列文章目录文章目录系列文章目录什么是图像熵图像熵的计算C++实现python实现什么是图像熵图像熵（imageentropy）是图像“繁忙”程度的估计值。

武魂殿001·2023-04-12 09:08

熵的推导与计算

一、信息熵熵(entropy)这一词最初来源于热力学。

小轩爱学习·2023-04-12 07:12

一文搞懂交叉熵

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。

Mr_不想起床·2023-04-12 00:30

一文懂交叉熵Cross-Entropy

本文翻译自https://naokishibuya.medium.com/demystifying-cross-entropy-e80e3ad54a8交叉熵由交叉（Cross）和熵（Entropy）两部分组成

liveshow021_jxb·2023-04-12 00:59

一文懂熵Entropy

本文翻译自https://naokishibuya.medium.com/demystifying-entropy-f2c3221e2550我们常常听到【熵增】，【熵减】等概念。那么熵是什么？

liveshow021_jxb·2023-04-12 00:29

语义分割 Loss 为负如何破

我们先来看一下BinaryCrossEntropy的公式Loss=−1n∑[yi∗ln(pi))+(1−yi)∗ln(1−pi)]Loss=-\frac{1}{n}\sum[y_i*ln(p_i))+(

Mr-MegRob·2023-04-11 07:07

解决ValueError: Expected input batch_size (40) to match target batch_size (8).

出现的地方根据报错的信息，我们可以定位在损失函数losses=loss_function_train(pred_scales,target_scales)，还有在损失函数的原函数处classCrossEntropyLoss2d

翰墨大人·2023-04-11 07:32

计算loss时binary_cross_entropy的值出现负数 nan无穷大

问题描述：使用torch的binary_cross_entropy计算分割的loss时，前几个epoch的值确实是正的，但是训到后面loss的值一直是负数解决方案：后面发现自己输入的数据有问题，binary_cross_entropy

Carmenliang·2023-04-11 07:32

训练U-net时loss出现负值

原因解释可见：tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits出现负数原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102xjxd.htmltf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

moses1994·2023-04-11 07:30

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码

分享给大家，北大教授的一段话：你发现没，喜欢独来独往的人，其实大部分都是品行非常好的人。这些人从来不扎堆，也不搬弄是非。只喜欢一个人，把自己应该干的事干好，享受自己干干净净的精神世界，和干干净净的生活圈子。有点时间就宅在家里，给自己做顿饭，放首喜欢的音乐，

追光者♂·2023-04-10 13:16

深入了解torch.nn.CrossEntropyLoss()

前言做分类任务时，我们经常会用到nn.BCE(),nn.CrossEntropyLoss()做为模型的损失函数,以前的使用都是知其然而不知其所以然看到官网的input和output格式,把自己模型的输入输出设置成跟它一样跑通就好了

宋庆强·2023-04-10 04:30

Cross Entropy Loss，Center Loss，CosFace Loss ，ArcFace Loss 理解

1.CenterLoss1介绍CrossEntropyLoss和人脸识别需要的网络能力之间的差距作者在introduction中

WeissSama·2023-04-10 04:52

Extreme Q-Learning(EQL)极值Q学习(ICLR 2023 top5%)(一)原理概述

本节笔者来介绍ICLR2023中得分在top前5%的文章《EXTREMEQ-LEARNING:MAXENTRLWITHOUTENTROPY》原理介绍，并进行了学习笔记的归纳总结。方便各位读者进行学习。

lotylotylotyloty·2023-04-09 12:13

灵性产品（修订版）-8.数据驱动

他创造性地用信息熵（entropy）概念来衡量信息量的大小，即为随机不定性程度的减少。这就表明了他对信息的理解：信息是用来减少随机不定性的东西。

SkySOON·2023-04-09 07:13

认知突围

这里做几个简单的阐述：熵(Entropy)，用以度量一个系统“内在的混乱程度”。熵增指在一个系统里的混乱程度加剧，熵减指在系统里混乱程度减轻，即变得有秩序。

乐Aaron·2023-04-09 04:13

VAE 理论推导及代码实现

VAE理论推导及代码实现熵、交叉熵、KL散度的概念熵（Entropy)假设p(x）是一个分布函数，满足在x上的积分为1，那么p(x)p(x)p(x)的熵定义为H(p(x))H(p(x))H(p(x))，

发呆的比目鱼·2023-04-09 02:40

上帝制定的游戏规则？物理学的终极定律？虐猫狂魔薛定谔对生命的终极理解？

德国物理学家和数学家，热力学奠基人鲁道夫·克劳修斯于这一年建立了热力学中熵（S,entropy）的概念：在一个可逆过程里，被用在恒温的热的总数（ΔQ

Robin博士·2023-04-09 02:18

解决RuntimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported

RuntimeError:0Dor1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupported报错截图如下：出错的相关代码：loss=nn.CrossEntropyLoss

cliiiiii·2023-04-09 00:31

解决pytorch CrossEntropyLoss报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

解决方法CrossEntropyLoss(预测值，label)需要的输入维度是：有batch时，预测值维度为2，size为[batch_size,n]时，label的维度是1，size为[batch_size

呆萌的代Ma·2023-04-09 00:01

PyTorch F.cross_entropy报错: RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

原因cross_entropytarget参数只需要标签即可,不需要传one-hot向量代码试验传入one-hot向量报错importtorchimporttorch.nn.functionalasFa

he_yang_·2023-04-09 00:25

1D target tensor expected, multi-target not supported

1Dtargettensorexpected,multi-targetnotsupportedif__name__=='__main__':importtorchloss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss

AI视觉网奇·2023-04-09 00:25

RuntimeError:0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported&& 神经网络中label出现的错误

这些是比较常用的，其中MSELoss、L1Loss、CrossEntropyLoss、BCELoss一般用于2分类，这些分类一般在下列使用形式的时候：loss=nn

qq_42854129·2023-04-09 00:19

[Chatgpt提效实战]基于ResNet50的MNIST手写数字识别

prompt请你帮我写一个pytorch框架下的图像分类模型的训练代码，使用pytorch中的resnet50预训练模型作为模型主体，使用pytorch中的mnist数据集作为训练数据，使用crossentropy

ZEBRONE·2023-04-08 17:20

深度学习原理——41

【1】(10条消息)深度学习中的logits、softmax，TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits、tf.nn.sparse_soft…

晓码bigdata·2023-04-08 16:50

pytorch中随机生成cat（类别分布，multinomial分布），来训练gan网络的方法

torch.distributions.Categorical().sample函数p=torch.distributions.Categorical(torch.tensor([0.25,0.25,0.25,0.25]))print(p.entropy

qq_37930498·2023-04-08 16:16

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记8-模型训练不起来问题(分类，Loss对结果也会有影响)

softmax和cross-entropy

好学的同学·2023-04-08 13:15

【机器学习】P6 逻辑回归的损失函数以及梯度下降

逻辑回归的Cost逻辑回归的梯度下降总公式推导公式梯度下降动画效果展示Reference逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习算法，其损失函数采用交叉熵（Cross-Entropy

脚踏实地的大梦想家·2023-04-08 13:05

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Loss Functions(14)

nn.CrossEntropyLoss该准则计算输入对数和目标之间的交叉熵损失。nn.CTCLoss联结主义时间分类丢失。

发呆的比目鱼·2023-04-08 00:54

MoCo论文精读

、对比学习loss、对抗loss前两者是会不变的第三种是会改变的第四种是两个概率分布之间的差异2.pretext任务和对比loss很像要点二多类不能用softmax所以提出NCEloss和cross-entropyloss

一只想飞的锦鲤·2023-04-07 10:37

NIPS20： GraphCL Graph Contrastive Learning with Augmentations

另外一方面损失函数都是NT-Xent（normalizedtemperature-scaledcrossentropyloss）这个损失是simCLR的，文章四作就是simCLR的作者TingChen。

Complicated__76·2023-04-07 00:28

pytorch损失函数（nn.L1Loss、nn.SmoothL1Loss、nn.MSELoss 、nn.CrossEntropyLoss、nn.NLLLoss）

损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。nn.L1LossL1Loss计算方法比较简单，原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下nn.SmoothL1Lossnn.SmoothL1Loss：计算分俩方面，当误差在(-1,1)上是平方损失，其他情

silentkunden·2023-04-06 12:01

【机器学习】Naive Bayes朴素叶贝斯方法（machine learning）

学习机器学习之前，先来回顾一下统计学的基础知识在A和B的合集里A跟B同时出现B的集里出现A名字死记硬背一下productrule很关键entropy（熵）：测量不确定性，entropy越高，不确定性越高

Victorrrrr·2023-04-06 04:13

随记·手撕coding | softmax & cross entropy

⭐softmax：⭐crossentropy：importnumpyasnpdefsoftmax(x):#x.shape:(nums,dim)expx=np.exp(x-np.max

#苦行僧·2023-04-06 03:58

【剑指offer】交叉熵损失函数

系列文章目录梯度消失和梯度爆炸BN层详解文章目录系列文章目录什么是交叉熵损失函数详细解释推导过程交叉熵损失函数在单标签分类任务中的使用（二分类任务包含在其中）交叉熵损失函数在多标签分类任务中的使用Pytorch中的CrossEntropyLoss

.别拖至春天.·2023-04-05 12:16

Chapter 04 神经网络的学习

均方误与交叉熵误差defmean_squared_error(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)defcross_entropy_error(y,t):#t为真实值，y为预测值

蜜糖_7474·2023-04-05 09:15

3 损失函数

1.MSE例子：loss3中.MSE返回值不是标量，是一个[b]维（batch）向量，因此用reduce_mean求一下均值2.CrossEntropy手动实现一下crossentropy，可见随着事件确定性的增加

新青年没有新思想·2023-04-04 20:09

常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）

常用损失函数总结（L1loss、L2loss、NegativeLog-Likelihoodloss、Cross-Entropyloss、HingeEmbeddingloss、Margi）损失函数分类与应用场景损失函数可以分为三类

中科哥哥·2023-04-04 08:31

NLLLOSS & CrossEntropyLoss

这是个啥，然后就查了查，原来是跟CrossEntropyLoss一样的，这里整理一下，方便以后查阅。

梁小憨憨·2023-04-04 08:20

六、集成学习一、决策树

一、概念信息熵（entropy）:一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，要搞清楚一件非常不确定的事或者一无所知的事，需要了解大量的信息。而信息量的度量就等于不确定性的多少。

万物皆可代码·2023-04-04 04:19

刘二大人第九讲

np.exp(z)/np.exp(z).sum()#loss=(-y*np.log(y_pred)).sum()#print(loss)#importtorch#criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss

aoeiuv～·2023-04-02 23:11

2018-04-23 开胃学习数学系列 - 最大熵

MaximumEntropyApplicationsVolatilityskewIntheoptionmarket,OTMcallscommandhigherimpliedvolatilitythantheATM

Kaiweio·2023-04-02 20:30

损失函数及优化算法汇总

平方损失函数（QuadraticLossFunction）1.4Hinge损失函数（HingeLossFunction）1.5对数损失函数（LogLossFunction）1.6交叉熵损失函数（Cross-entropyLossFunction

幽影相随·2023-04-02 16:17

[分布式系列]Gossip协议

[分布式系列]Gossip协议介绍应用问题&目标&考量机制直接邮寄（directmail）反熵传播（anti-entropy）谣言传播（rumormongering）通信模式拉方式（pull）推方式（push

大摩羯先生·2023-04-01 23:26

Debug Pytorch: BCE无法收敛无法学习

若干天实验之后才发现如下问题：无法学习无法收敛nn.CrossEntropyLoss(reduction="mean")-标签采用labelencoder形式可以学习可以收敛nn.B

YueTann·2023-04-01 17:03

[chapter23][PyTorch]【交叉熵】

://www.zhihu.com/question/65288314/answer/849294209https://www.cnblogs.com/brt2/p/13743440.html目录：1：Entropy2

明朝百晓生·2023-04-01 10:12

MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe无层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoid交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss

不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

NNIST手写体CNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe两层卷积层:torch.nn.Conv2d+最大池化+Flatten激活函数：ReLU交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss