crossEntropy

AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘

代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现，损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss=['binary_crossentropy

晓胡同学·2024-09-10 07:35

【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization

AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章，站在更高的视角，统一了deepfeaturelearning的两大基础loss：基于class-levellabel的loss（如softmax+crossentropy

萝莉狼·2024-09-05 08:54

序贯Sequential模型

Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy

光光小丸子·2024-02-13 01:08

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm

住在天上的云·2024-02-07 08:04

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

模型训练trick篇

0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM交叉熵损失函数crossEntropy

Icevivina·2024-01-28 12:53

详解Keras3.0 Losses:Probabilistic losses(概率损失)

Probabilisticlosses1、BinaryCrossentropy2、CategoricalCrossentropy3、SparseCategoricalCrossentropy4、Poissonclass5、binary_crossentropy6

缘起性空、·2024-01-05 01:27

KL散度、CrossEntropy详解

文章目录0.概述1.信息量1.1定义1.2性质1.3例子2.熵Entropy2.1定义2.2公式2.3例子3.交叉熵CrossEntropy3.1定义3.2公式3.3例子4.KL散度（相对熵）4.1公式

@BangBang·2023-12-16 19:06

Keras文档自动编码器Autoencoder训练不收敛的问题。

autoencoder.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy')

041c14885cdd·2023-12-15 19:05

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）

（BE）在深度学习那么火之前，许多算法，都会在inference阶段用到最大似然估计或者最大后验概率估计，这些都机器学习中最最最基本的东西，就像地基一样，虽然现在深度学习仍然用到这些知识，就像NLL、CrossEntropy

baidu_huihui·2023-11-24 18:25

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络06

另外，你还可以指定在训练和评估过程中计算出一系列其他的指标（作为一个列表输入）：model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",optimizer

苏小菁在编程·2023-11-21 19:49

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

二元分类loss函数binary_crossentropy和BinaryCrossentropy的区别

在自定义训练模式里：1.loss函数的声明及输出维度 BinaryCrossentropy（官网链接）可以直接申明，如下：#setlossfuncloss=tf.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)#from_logits=True表示最后一层没有添加激活其在作为独立函数使用时，输出的时loss的均值，维度为1#Example1:(batch

DeepL!·2023-11-11 17:36

cp16_Model Sequential_Output_Hidden_Recurrent NNs_LSTM_aclImdb_IMDb_Embed_token_py_function_GRU_Gate

Inthepreviouschaptercp15_ClassifyingImageswithDeepConvolutionalNN_Loss_CrossEntropy_ax.text_mnist_CelebA_Colab_ckhttps

LIQING LIN·2023-11-06 22:38

【LLM】大模型中的温度系数temperature是啥玩意||底层逻辑

【LLM】大模型中的温度系数是啥玩意_山顶夕景的博客-CSDN博客大佬两句话就讲明白了，厉害~总结一下就是crossentropy里面引入t如下页ppt公式所示，t越大，每个词都有更大的概率被使用，也就体现出了多样性

思考实践·2023-11-05 16:00

样本不均衡之难易不均衡

CrossEntropy对于分类问题，通常我们选择交叉熵作为损失。本文均针对二分类进行说明，多分类的情况可以横向扩展。对于二分类问题来说，其损失CE：样本类别不均衡当我

小蛋子·2023-11-05 11:07

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

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

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

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

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

【TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门四】

为了阅读方便,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

UCAS - AI学院 - 自然语言处理专项课 - 第2讲 - 课程笔记

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）相对熵（RelativeEntropy）交叉熵（CrossEntropy

支锦铭·2023-10-23 01:32

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

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

torch 对样本进行加权

batch_size=10nb_classes=2model=nn.Linear(10,nb_classes)weight=torch.empty(nb_classes).uniform_(0,1)#初始化CrossEntropy

WGS.·2023-10-08 23:35

Keras TypeError: run() got an unexpected keyword argument 'class_mode'

解决方法：找到model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',class_mode="binary")这一行，去掉class_mode

Jiacch·2023-10-07 08:27

李宏毅一天搞懂深度学习2016学习总结

没有办法得到很好的训练结果---重新选择训练方式2.没有办法得到很好的测试结果---往往由于过度拟合导致，需要重新定义方法（网络结构）训练集效果不好优化训练方法的手段：1.选择合适的Lossfunction：使用CrossEntropy

深度学习努力中·2023-10-05 15:58

multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/classNLLCriterion.cu::15

在计算点云语义分割crossentropy时，遇到了RuntimeError:multi-targetnotsupportedat/pytorch/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu

程序员毛师傅·2023-09-22 11:16

模型训练（超参数batch_size/epoch/batch、损失函数DiceLoss/CrossEntropy/FocalLoss、优化器SGD/Adam/Adamw、衰减策略step/cos）

模型中的超参数（batch_size、epoch、batch）深度学习中Epoch、Batch以及Batchsize的设定epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batch_size等于训练集的样本数。如果epoch=50,总样本数=10000，batch_size=20,则需要迭代500次。iteration：1次iteration即迭代1次，也就是用batch_si

Chirmy·2023-09-21 09:38

tensorflow损失函数选择

optimizer=‘adam’,loss=‘mse’)#均方误差损失函数对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数：二、ann.compile(optimizer=‘adam’,loss=‘binary_crossentropy

宿夏星·2023-09-19 06:19

keras 或者tensorflow损失函数

binary_crossentropy（和引擎盖下的tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits）用于二进制多标签分类（标签是独立的）.categorical_crossentropy

weixin_42612033·2023-09-19 06:49

tensorflow损失函数详解

1.binary_crossentropy（对数损失函数）和sigmod使用，针对二分类问题2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失问题）和softmax使用，如果是one-hot

重邮研究森·2023-09-19 06:47

对于tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的研究

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))的拆解其实这个函数可以分为两个函数，即：softmax和crossentropy2

阿言在学习·2023-09-19 02:11

【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

代价定义文章目录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

Runjavago·2023-09-02 11:08

关于cross entropy这个概念

就是用来描述这个2个概率分布之间的差异的指标至于为什么在进行logisticregression的时候，我们不适用linearregression中用到的squareerror去计算对应的loss，而是使用crossentropy

诚威_lol_中大努力中·2023-08-29 02:57

1only batches of spatial targets supported (non-empty 3D tensors) but got targets of size: : [1, 3,

使用CrossEntropy时常见到如上错误：例如：criterion=nn.CrossEntropyLoss()loss=criterion(logit,target.long())其中，logit:

R.X. NLOS·2023-08-25 23:15

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

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

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

【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

代价定义文章目录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

机器学习笔记

更进一步地，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

CrossEntroy的计算

categorical_crossentropy用于多分类。

zzm8421·2023-07-16 05:27

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

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

【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

【人工智能】—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

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

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

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

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