cross-entropy 第2页

PyTorch 深度学习实践第6讲

讲逻辑斯蒂回归源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL散度，cross-entropy

错错莫·2022-11-20 12:18

深度学习机器学习面试题——损失函数

关于交叉熵损失函数（Cross-entropy）和平方损失（MSE）的区别？推导交叉熵损失函数？为什么交叉熵损失

冰露可乐·2022-11-09 17:18

李宏毅机器学习笔记—— 15. Network Compression( 网络压缩)

并计算两者之间的cross-entropy，使其最小化，从

HSR CatcousCherishes·2022-11-06 14:32

2.3 分类器及损失

2.3.1线性分类2.3.1.1线性分类解释学习到的权重2.3.2损失函数2.3.2.1多分类SVM损失2.2.2.2Softmax分类（MultinomialLogisticRegression）与cross-entropy

开拖拉机的舒克。·2022-07-11 07:36

深度学习基础之代价函数

文章目录一、代价函数概述二、代价函数的原理三、常见的代价函数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

陈小虾·2022-04-26 07:31

机器学习笔记——逻辑回归

决策函数：sigmoid损失函数：cross-entropy为什么不用平方误差做损失函数？因为我们希望接近最优解的地方梯度小，而远离最优解的地方梯度大。从下图可以看出来，平方误差不满足我们的要求。

千君一发·2022-03-11 07:10

理解「交叉熵」损失函数（包含自信息、信息熵、KL散度、交叉熵概念整理）

文章目录引言自信息（self-information）信息熵/香农熵（Entropy）KL散度（Kullback-Leibler（KL）divergence）交叉熵（cross-entropy）分类任务中的交叉熵损失

虾米小馄饨·2021-10-09 22:27

2021-05-16bert学习

MASK单词与原本的数据one-hot编码进行cross-entropy的loss计算【cls】开始【sep】中间预测上下句的话，要使用上面两个符号使用[cls]作为输出判断两个句子yesortrue防止因为使用某位置的

Cipolee·2021-06-27 14:08

4. Logistic回归

ydlstartx·2021-06-23 20:01

TensorFlow－1: 如何识别数字

主要步骤：获得数据：fromYannLeCun'swebsite建立模型：softmax定义tensor，variable：X，W，b定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradientdescent

不会停的蜗牛·2021-05-13 18:24

彻底理解 softmax、sigmoid、交叉熵（cross-entropy）

sigmoid函数sigmoid函数也叫S函数，因为它的函数曲线的形状像字母S，由此得名。其形式为：sigmoid函数曲线sigmoid函数的输入是一个标量，输出也是一个标量，是一个标量到标量的映射。从函数曲线或函数表达式可以看出，sigmoid函数的定义域为全体实数，值域为(0,1)区间，由此可以发现，sigmoid函数能够起到将任意数值放缩到(0,1)区间内部。sigmoid函数过去经常作为神

faverr·2020-12-10 16:42

cross entropy

出处：https://liusida.github.io/2016/11/25/cross-entropy/CrossEntropy的通俗意义25Nov2016cross_entropy公式如下：CrossEntropy

greenapple_shan·2020-09-15 04:51

交叉熵

文章转自：http://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。

LB_莫贺延碛·2020-09-14 20:21

分类loss cross-entropy

对于分类问题，通常使用cross-entropy来定义lossfunction。该概念最早用在信息论中，后来被用到很多地方。

你不来我不老·2020-09-14 06:38

激活函数与对应的损失函数选择(binary与multi-class如何选择损失函数)

之前一段时间，对激活函数和损失函数一直是懵懂的状态，只知道最后一层常用的激活函数是sigmoid或者softmax，而损失函数一般用的是cross-entropy或者diceloss(我看的都是分割方向的

normol·2020-09-14 04:49

pytorch cross-entropy 用于图像分割（多类别）

1、predict_resultandmask#我们假设每个像素点可能属于3个类别之一：0or1or2#注意mask的shape=(1,2,2)，我们要指定batch_size:1，但是不用指定channel,不用对mask做one_hot处理#四个像素：fourpiexlsmask=torch.tensor([[[1,2],[2,0]]])#网络的输出shape=（1,3,2,2），batch_

惜曦·2020-09-13 08:22

交叉熵（Cross-Entropy）

交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？

rtygbwwwerr·2020-09-12 03:32

深度学习笔记(四)：Cross-entropy损失函数

改进的Cost函数Cross-entropy使神经网络学习更快神经网络是如何学习的神经网络学习过程(Cost的变化情况)为什么神经网络会出现一开始学习很慢后来学习变快的情况呢介绍cross-entropy

放不完的风筝·2020-08-22 03:42

神经网络中cross-entropy函数

看这博文的，应该都知道机器学习中常见的交叉熵损失函数；下面这个是神经网络中的交叉熵函数，也就是当输出为one-hot编码以及类似的拥有多个输出神经元的形式，防止有时怀疑自己是不是记错，可以借此文回忆一下。

进军编程·2020-08-22 03:13

交叉熵代价函数（cross-entropy)

目的：让神经网络学习更快假设简单模型:只有一个输入,一个神经元,一个输出简单模型:输入为1时,输出为0初始w=0.6,b=0.9初始预测的输出a=0.82,需要学习学习率:0.15演示：初始:w=2.0,b=2.0,初始预测输出:0.98,和理想输出0差得很远演示:神经网络的学习行为和人脑差不多,开始学习很慢,后来逐渐增快.为什么?学习慢=>偏导数∂C/∂w和∂C/∂b值小计算偏导数:回顾之前学习

我xihuan·2020-08-22 00:51

【机器学习】交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

在深度学习中，我们经常使用均方误差作为拟合任务的损失函数，使用交叉熵作为分类任务的损失函数。这篇文章主要介绍交叉熵损失函数以及它的几个变种。目录Softmax激活函数交叉熵损失函数"目标VS非目标"的情况以上二者的区别Softmax激活函数在介绍交叉熵损失函数之前，我们先来看看Softmax激活函数，一般我们会在输出层后加一层Softmax激活函数，用于得到分类概率。注意，请不要将Softmax叫

Seeklhy·2020-08-21 20:55

Neural Networks中使用Cross-Entropy Cost Function交叉熵损失函数的理论推导

Cross-EntropyCostFunction：其中neuralnetwork一共有L层，假设输出层L有n个神经元：真实数据的转化为列向量的第j个元素：代表输出层的第j个元素首先列出3个方程：参数是w和b，所以要求出，上面就是cost函数对于参数w，b的偏导数求解，以及梯度下降的公式由来。

1 每逢大事有静气·2020-08-21 18:25

【超详细公式推导】关于交叉熵损失函数（Cross-entropy）和平方损失（MSE）的区别

Cross-entropy与MSE一、概念区别二、为什么不用MSE（两者区别详解）2.1原因1：交叉熵loss权重更新更快2.1.1MSE2.1.2Cross-entropy2.1.3补充Cross-entropy

ON_THE_WAY_FOREVER·2020-08-21 17:22

Why You Should Use Cross-Entropy Error Instead Of Classification Error Or Mean Squared Error For NN

WhyYouShouldUseCross-EntropyErrorInsteadOfClassificationErrorOrMeanSquaredErrorForNeuralNetworkClassifierTrainingPostedonNovember5,2013byjamesdmccaffreyWhenusinganeuralnetworktoperformclassificationan

HowardGe·2020-08-20 06:19

人工智能数学之信息论

例如基于信息增益的决策树，最大熵模型，特征工程中特征选取时用到的互信息，模型损失函数的交叉熵（cross-entropy）。信息论中log默认以2为底。

小男同学·2020-08-19 05:50

交叉熵（Cross-Entropy）与最大似然

交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？

kingzone_2008·2020-08-19 02:24

cross-entropy

1.交叉熵的定义2.交叉熵与信息熵、KL散度的关系信息熵是用来衡量不确定性的。信息量的定义：不确定性越大，所包含的信息量越大；不确定性越小，所包含的信息量定义：为一个随机分布，,当时，所包含的信息量为根据概率分布的性质，,所以,当且仅当时，；且越大，越小信息熵可以看作是一个概率分布信息量的期望，KL散度（相对熵）是用来衡量两个分布之间的差异，也可以认为是从分布p到到分布q信息增益的期望值：可以证明

ippputeeel·2020-08-16 09:54

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

CHAPTER 3 改进神经网络的学习（Improving the way neural networks learn）

几个方面改进工作：（一）改变代价函数，或输出函数，使用cross-entropy作为代价函数（二）四种规格化方法regularization(L1andL2regularization,dropout,

magic_andy·2020-08-06 12:56

THE DIFFERENTIABLE CROSS-ENTROPY METHOD

这篇文章主要是对CEM（Cross-EntropyMethod）做了改进，用目标函数的参数使cem的结果可微。应用于非凸连续控制问题。简介DCEM通过把动作序列embed成低维空间从而减少计算量和memory。主要是通过模型部分将可微策略参数化。使用PPO对基于模型的项目组件进行微调，证明在基于模型的强化学习上，除了用最大似然来拟合observation，用标准策略学习也是可行的。优势1）在高维和

小可爱123·2020-08-04 07:08

深度学习之 softmax和交叉熵

记录深度学习经典输出单元函数softmax和损失函数cross-entropy组合的推理过程以识别0~9的手写例子来尝试描述这个问题，假设输入数据集为28x28的手写数字（单通道）。

ClarkChang·2020-08-03 00:22

Keras【Deep Learning With Python】逻辑回归·softmax多分类与交叉熵

2交叉熵交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？假设X是一个离散型随机变量，其取值

Li xiang007·2020-07-29 12:00

深度学习（二）损失函数--交叉熵与梯度计算

文章目录交叉熵熵相对熵交叉熵一个多分类的交叉熵问题多个二分类的交叉熵问题从极大似然看交叉熵极大似然估计推导交叉熵二分类多分类梯度交叉熵线性回归我们可以用均方误差（MSE），对于逻辑回归、神经网络而言，使用均方误差作为loss函数会产生很多局部最小值，会影响梯度下降算法寻找最小值，最常用的是交叉熵（cross-entropy

得克特·2020-07-13 19:48

深度学习笔记：交叉熵(cross-entropy)损失函数解决二次型带来的学习速率下降问题

我们都希望我们的神经网络能够根据误差来加快学习的速度。但实际是什么样的呢？让我们先来看一个例子：这个网络只有一个神经元，一个输入一个输出：我们训练这个网络做一个简单的任务，输入1，输出0.当然这种简单的任务我们可以不用任何学习算法就可以手动算出权重值。但我们这次试用梯度下降法尝试获得权重值和偏置值，损失函数使用二次型函数。接下来让我们看看这个神经元是怎么学习的。首先，我选择输入x=1,w=0.6,

fanchenxinok·2020-07-13 14:14

softmax 、softmaxt loss、cross-entropy

softmax把输入的x值进行e(e的x次方)操作，使大的更大小的更小，然后再对输入值求概率，则大的概率也大，小大概率也小，具体操作入下图softmax计算公式如下：Si=ei∑jejS_i=\dfrac{e^i}{\sum_j{e^j}}Si=∑jejeisoftmaxlosssoftmaxloss就是经过softmax激活之后计算的loss值，公式如下loss=∑yilogSiloss=\su

zhanghenan123·2020-07-12 19:46

神经网络在TensorFlow实现

3.损失函数：最小平方误差准则（MSE）、交叉熵（cross-entropy）、对数似然函数（log-likelihood）、指数损失函数（exp-loss）、Hinge损失函数（Hinge-loss）

rosefunR·2020-07-11 22:30

TensorFlow1.0系统学习（四）————代价函数（交叉熵代价函数cross-entropy)、过拟合Dropout、优化器Optimizer、学习率更改策略

文章目录一、平方误差代价函数（quadraticcost）二、交叉熵代价函数（cross-entropy）三、防止过拟合方法1、Dropout1.1、多层神经网络，Dropout=1.01.2、多层神经网络

夏天的欢·2020-07-11 18:02

常见的代价函数

quadraticcost)均方误差：代价函数=(实际值-输出值)的平方/2nm：训练样本的个数；hθ(x)：用参数θ和x预测出来的y值；y：原训练样本中的y值，也就是标准答案上角标(i)：第i个样本2.交叉熵代价函数(cross-entropy

alanjia163·2020-07-11 17:33

深度学习免费课程

VincentVanhouckeSOFTMAXONEHOTENCODINGonehotencoding在分类特别多的时候有点吃力（数万种类）种类太多，太多0.用onehotencoding效率太低，应该采用embeddings技术解决Cross-entropy

重新出发_砥砺前行·2020-07-11 05:40

交叉熵

原文链接：点击打开链接交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？

lishuandao·2020-07-09 19:14

【机器学习】分类时，为什么不使用均方误差而是使用交叉熵作为损失函数

例如：在一个三分类模型中，模型的输出结果为（a,b,c)，而真实的输出结果为(1,0,0)，那么MSE与cross-entropy相对应的损

UESTC_20172222·2020-07-07 21:20

【目标检测系列：八】RetinaNet Focal Loss for Dense Object Detection

解决类别不平衡，提出Focalloss解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重RetinaNetIntroduceFocalLossCE(cross-entropy

鹿鹿最可爱·2020-07-05 04:28

熵，交叉熵，KL散度的理解

文章目录可视化概率分布编码Code可变长度-编码（Variable-LengthCode）编码空间（TheSpaceofCodewords）优化编码（OptimalEncodings）交叉熵（Cross-Entropy

小星爷·2020-07-02 16:48

交叉熵（cross-entropy）不适合回归问题？

而使用cross-entropy时，w、b的梯度就不会出现上述的情况。所以MSE不适用于分类问题。2.交叉熵不适用于回归问题当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时，（标签的值

USTC丶ZCC·2020-07-01 14:00

机器学习之Softmax分类器

softmax损失函数最经常使用的是交叉熵函数(cross-entropy)：交叉熵（CrossEntropy）：主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。要了解交

倔强的小彬雅·2020-07-01 13:29

交叉熵、KL散度、极大似然估计与最大后验估计

————YJanjo的回答熵和编码长度熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy),KL-松散度(KLDivergence)详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解

了不起的赵队·2020-06-30 15:01

交叉熵代价函数（cross-entropy cost function）

1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为：其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【a=σ(z),wherez=wx+b】。在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数：然后更新w、b：w<——w-η*∂C/∂w=w-η*a*σ′(z)b<——

wtq1993·2020-06-29 21:26

交叉熵（cross-entropy）损失函数求导过程推导

交叉熵（cross-entropy）损失函数求导过程推导1.什么是交叉熵？

河山入梦来·2020-06-29 10:20

炼丹技巧

1.无脑Adam它的默认初始学习率是0.001,但是发现设置为0.0002效果很好注意记录loss的时候最好把cross-entropy和regularization的loss分来记录，同时对比，最好是刚开始时两个方面的

weixin_30765505·2020-06-28 00:40

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