crossEntropy 第5页

Pytorch 05天——感知机、链式法则、反向传播算法、交叉熵

一、感知机单层感知机多层感知机链式法则链式法则的验证反向传播算法一.MLP反向传播多层感知机反向传播交叉熵熵（Entropy）交叉熵（CrossEntropy）二分对于分类问题为什么不用MSE1、sigmoid

努力奔跑的憨憨啊·2022-05-10 07:30

人工智能与漏洞识别-devign【1】（复现）

项目地址https://github.com/epicosy/devign查找相关资料了解AST抽象语法数https://zhuanlan.zhihu.com/p/102385477交叉熵损失函数（CrossEntropy

chales_cai·2022-04-30 07:06

深度神经网络（DNN）的反向传播算法简要总结

第一个问题目标方程是损失函数（lossfunction），根据问题本身会有差异；比如分类问题，我们常用交叉熵（crossentropy）作为损失函数，这样能

Efred.D·2022-04-29 07:51

机器学习及深度学习基础---7.20课堂笔记

2.3无监督学习3.基本概念3.1模型3.2学习准则3.3损失函数3.3.1.idealloss3.3.2.Squareloss3.3.3.Sigmoid+Squareloss3.3.4.Sigmoid+Crossentropy3.3.5

Cyril_KI·2022-04-14 07:38

李宏毅机器学习笔记3——卷积神经网络

输出的y’与yhead的Crossentropy越小越好。tensor张量向量里的值代表某一个位置颜色的强度。

vincewm·2022-04-04 10:16

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）

损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）交叉熵函数为在处理分类问题中常用的一种损失函数，其具体公式为：1.交叉熵损失函数由来交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性。首先我们来了解几个概念。1.1信息量信息论奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”。也就是说衡量信息量大小就看这个信息消除不确定性的程度。“太阳从东方升起了”

误入cv的渣硕一枚~·2022-03-16 07:58

深度学习中的优化标准：交叉熵与均方误差

2、完美解释交叉熵这篇文章通过几个简单的例子来解释和总结什么是交叉熵（CrossEntropy）以及机器学习分类问题中为什么使用交叉熵。

粒米LALA·2022-03-16 07:17

知识卡片信息熵

交叉熵crossentropy交叉熵在神经

「已注销」·2022-03-03 07:41

交叉熵损失函数，softmax与数值稳定性

交叉熵损失函数的数学原理1.2交叉熵损失函数的直观理解2.softmax与数值稳定性2.1exe^xex数值溢出问题2.2在TensorFlow中，自定义交叉熵损失函数-不推荐2.3TensorFlow中两种方式计算CrossEntropy2.3.1

小孟Tec·2022-02-28 07:44

人工智能入门学习笔记（三）(PyTorch)

ArtificialNeuralNetwork-Back-Propagationpass代码、输出结果、结果分析图代码结果输出：结果分析图：知识框架原理概述损失函数MSE(MeanSquareError)均方误差CE(CrossEntropy

Jerome_Fan·2022-02-11 07:51

机器学习实验二（李宏毅-判断年收入）

实验环境三、设计思想3.1文件描述3.2模型方法3.2.1GaussianDistribution3.2.2偏微分计算3.2.3LogisticRegression3.2.4Lossfunction（CrossEntropy

lunan0320·2022-02-07 07:47

【机器学习算法】为什么交叉熵可以用作逻辑回归(分类模型)的损失函数 ?

文章目录逻辑回归的损失函数以MLE角度理解交叉熵以信息论角度理解交叉熵信息熵K-L散度(相对熵)交叉熵(CrossEntropy)推导逻辑回归损失对参数的梯度使用逻辑回归实现乳腺癌数据集二分类逻辑回归的损失函数有两种方式可以推导出二分类交叉熵损失函数

helton_yann·2021-11-21 09:25

python3 seq2seq_model.py 对应代码解读抽取式提取+生成式提取摘要代码解读------摘要代码解读5------第一章

MultiHeadAttention网络层layers.pyMultiHeadAttention类别中的pay_attention_to函数的调用新的损失函数：稀疏Softmax的调用seq2seq_model.py之中的CrossEntropy

唐僧爱吃唐僧肉·2021-10-23 15:01

浅谈交叉熵

一：定义交叉熵（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。交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。

武耀文·2021-06-24 20:20

[ML] 交叉熵

1.交叉熵定义交叉熵（CrossEntropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（perplexity）来衡量。

原来是酱紫呀·2021-06-21 03:08

keras-常用函数

顺序模型Sequential配置学习过程compile#多分类问题model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics

DDDDavid·2021-06-04 06:04

对Keras自带Loss Function的深入研究

1.categorical_crossentropyVS.sparse_categorical_crossentropy注意到二者的主要差别在于输入是否为integertensor。

·2021-05-25 11:36

教程-安装-tensorflow-0.12.1 to 1.1.0rc2

这里记录怎么安装tensorflow-1.1.0rc2问题:今天在执行这行代码的时候遇到报错model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam

_藏九_·2021-05-01 21:09

如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？——OneFlow 性能优化分享

在深度学习的分类任务中，网络最后的分类器往往是Softmax+CrossEntropy的组合：尽管当Softmax和CrossEntropy联合使用时，其数学推导可以约简，但还是有很多场景会单独使用SoftmaxOp

·2021-02-07 19:11

Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss及BCE_withlogistic

交叉熵（CrossEntropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信

球场书生·2021-01-16 21:05

如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？——OneFlow 性能优化分享

在深度学习的分类任务中，网络最后的分类器往往是Softmax+CrossEntropy的组合：尽管当Softmax和CrossEntropy联合使用时，其数学推导可以约简，但还是有很多场景会单独使用SoftmaxOp

OneFlow·2021-01-08 18:20

如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？——OneFlow 性能优化分享

在深度学习的分类任务中，网络最后的分类器往往是Softmax+CrossEntropy的组合：尽管当Softmax和CrossEntropy联合使用时，其数学推导可以约简，但还是有很多场景会单独使用SoftmaxOp

OneFlow深度学习框架·2021-01-04 14:58

pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。

blueyo0·2020-12-22 17:39

pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。

blueyo0·2020-12-22 17:39

pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关

近年来分割中FocalLoss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。

一只白海豹·2020-12-22 14:49

交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）（原理详解）

监督学习主要分为两类：分类：目标变量是离散的，如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜，那么目标变量只能是1（好瓜）,0（坏瓜）回归：目标变量是连续的，如预测西瓜的含糖率（0.00~1.00）分类主要分为：二分类：如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜多分类：如判断一个西瓜的品种，如黑美人，特小凤，安农二号等而交叉熵损失函数是分类中最常用的损失函数，交叉熵是用来度量两个概率分布的差异性的，用来衡量模型学习到的分布和真实

狂奔的菜鸡·2020-10-19 13:35

深度学习7-常用损失函数和自定义损失函数

实战1：FocalLoss实现自定义损失函数(以minist数据集构建图像分类算法)1.常用损失函数tf.keras.losses列举常用的，如下：BinaryCrossentropy和binary_crossentropy

哎呦-_-不错·2020-09-26 10:04

TensorFlow

文章目录1.SequentialModel2.FunctionalAPI3.ModelSaving1.SequentialModel不做one-hot的话，损失选择sparse_categorical_crossentropy

amVVZ·2020-09-17 04:00

sigmoid/softmax指数运算溢出问题的解决方法

今天用tensorflow的代码的时候，看到了tensorflow中计算crossentropy方法的，不由得赞叹起来开发人员的巧妙构思。

哈乐笑·2020-09-15 14:56

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

RuntimeError: bool value of Tensor with more than one value is ambiguous loss = nn.CrossEntropy...

深度学习训练模型报错：如题。Debug原来是loss=torch.nn.CrossEntropyLoss(output,target)出了问题。解决方案一：criteria=nn.CrossEntropyLoss()loss=criteria(output,target)解决方案二：loss=torch.nn.functional.cross_entropy(output,target)

Zachary Zheng·2020-09-14 17:23

tensorflow小技巧--binary_crossentropy与BinaryCrossentropy的区别

tf.keras.losses下面有两个长得非常相似的损失函数，binary_crossentropy(官网传送门)与BinaryCrossentropy(官网传送门)。

yftadyz·2020-09-12 21:15

sigmoid、Relu、Tanh、softmax激活函数的比较, 以及交叉熵损失函数

目录sigmoid：relu:softmax:交叉熵Crossentropy:sigmoid：，它的导数,为单调递增函数。

dabingsun·2020-09-11 21:20

tensorflow学习笔记——2——经典损失函数

交叉熵（crossentropy）是常用的评判办法之一。交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。给定两个概率p和

抬头仰望-y·2020-08-26 23:07

TensorFlow中损失函数介绍

原作者写的很好，转载过来记录一下，原网址：https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy

legend_hua·2020-08-26 23:09

机器学习、增量学习中的各种损失函数解析

文章目录①损失函数1、SoftmaxLoss2、交叉熵(CrossEntropy)3、相对熵(KLD散度、Relativeentropy)3、平方损失函数、均方误差(MSE，MeanSquaredError

元大宝·2020-08-26 13:46

kaggle 2018 data science bowl 细胞核分割学习笔记

主要的贡献targets:预测touchingborders，将问题作为instance分割lossfunction：组合交叉熵跟softdiceloss，避免pixelimbalance问题binary_crossentropy

别说话写代码·2020-08-26 13:01

softmax 损失函数与梯度推导

经常用来做对比，svm的lossfunction对wx的输出s使用了hingefunction，即max(0,-)，而softmax则是通过softmaxfunction对输出s进行了概率解释，再通过crossentropy

normol·2020-08-26 13:20

医学图像分割模型的常用loss

1.交叉熵损失函数-crossentropy二分类交叉熵损失函数binary_crossentropy其中,N为像素点个数,为输入实例的真实类别,为预测输入实例属于类别1的概率.对所有样本的对数损失表示对每个样本的对数损失的平均值

gefeng1209·2020-08-26 12:45

损失函数

TensorFlow以及Keras里面在处理多分类时有sparse_categorical_crossentropy和categorical_crossentropy。

无峥·2020-08-26 11:29

神经网络的优化（0）----损失函数 loss

主流的loss计算有三种：均方误差mse(MeanSquaredError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy)一、均方误差均

/home/liupc·2020-08-26 07:00

CS224N笔记——机器翻译和GRU以及LSTM

目录复习使用RNN的机器翻译GRULSTM复习Word2Vec：Glove：Nnet&Max-margin：，MultilayerNnet&Backprop：，RNN：，CrossEntropy：Mini-batchSGD

韩明宇·2020-08-24 01:52

fashion_mnist识别

fashion_mnist识别使用relu6代替relu可以的到更好的识别率（循环数据集10次，正确率：75%-85%）categorical_crossentropy（交叉熵）的使用大大提高了识别的准确性

MANX98·2020-08-23 00:33

MNIST手写识别逻辑回归（Liner+CrossEntropy(softmax)）

相比于单一的线性分类器liner，用MeanSquareError做损失函数，softmax损失函数能让"大的更大，小的更小"，CrossEntropyLoss里面自带softmax处理datasplitfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspd#loaddatatrain=pd.read_csv(r"../i

xunuo_nwpu·2020-08-22 02:08

损失函数为Cross entropy的手写数字识别神经网络代码与实现

损失函数为crossentropy，weights,biases的初始化为改进的初始化importnumpyasnpimportrandomclassNetwork2(object):def_init_

mercies·2020-08-22 02:21

交叉熵 (Cross Entropy)

交叉熵(CrossEntropy)MachineLearning很大一部分二分类任务的lossfunction使用CrossEntrophy.

jmujsc·2020-08-22 01:45

交叉熵损失函数

(文章同步更新在@dai98.github.io)交叉熵(CrossEntropy)是与均值误差(MSE)一样常用的损失函数，用在分类中。一、分类的损失函数为什么我们选择交叉熵作为损失函数呢？

Daniel9928·2020-08-22 00:35

Faster RCNN 目标检测之Loss

rpnLoss和fastrcnnLoss的前向传播过程基本一致，它们都包含分类误差和定位误差，分类误差使用交叉熵分类误差（CrossEntropy），定位误差使用SmoothL1误差。在Los

mhxin·2020-08-20 22:03

Faster RCNN 目标检测之Loss

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mhxin·2020-08-20 22:02

计算机视觉-深度学习与传统神经网络的区别

与传统神经网络的区别区别神经网络深度学习网络架构3层以内可达上千层层间连接通常全连接形式多样:共享权值、跨层的反馈目标函数MSE(meansquareerror)CE(crossentropy)激活函数

Gin_Tan·2020-08-19 23:32

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