crossEntropy

物体检测之损失函数：标准交叉熵损失、平衡交叉熵损失、 Focal Loss

1.标准交叉熵损失标准的交叉熵（CrossEntropy，CE）函数，其形式如下所示。公式中，p代表样本在该类别的预测概率，y代表样本标签。
蜡笔小新灬·2020-07-08 02:50

深度学习4：卷积神经网kaggle猫狗分类（3）

代码分析上接分类2.fromkerasimportoptimizersmodel.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizers.RMSprop
19element91·2020-07-08 00:47

训练-测试数据类别不平衡和交叉熵(Quora question pair challenge中的类别不平衡问题)

一个标准的度量模型性能的方法叫做log-loss或binarycross-entropy.这意味着对于给定的预测标签y的任务,我们想要得到概率y^\hat{y}y^,而不是仅仅输出一个0/1的预测类别.模型的crossentropy
糖葫芦君·2020-07-06 10:44

keras GAN训练是loss不发生变化，accuracy一直为0.5

一般使用sigmoid，损失函数使用binary_crossentropy；使用softmax，损失函数使用categorical_crossentropy。
JY-Justin·2020-07-06 02:15

图像融合评价指标

图像融合评价指标文章目录图像融合评价指标1.人类视觉系统（HVS）2.分类一般方法1.信息熵（IE）2.标准差（STD）3.对比度（CON）4.空间频率（SF）5.平均梯度（AG）6.交叉熵（crossentropy
lbf-523·2020-07-05 17:59

Keras中的多分类损失函数categorical_crossentropy

fromkeras.utils.np_utilsimportto_categorical注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别
赵大寳Note·2020-07-05 15:53

categorical_crossentropy 和 sparse_categorical_crossentropy的区别

在tf.keras中，有两个交叉熵相关的损失函数tf.keras.losses.categorical_crossentropy和tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy
Zero_to_zero1234·2020-07-05 13:14

7.神经网络与深度学习（六）—改进学习效率

2）代价函数的改进(1)交叉熵函数(crossentropy)首先我们先来看一下公式，其中a是神经元输出，训练输入为x=1,目标输出是y=0：这里，。
quinn1994·2020-07-05 10:46

categorical_crossentropy VS. sparse_categorical_crossentropy

categorical_crossentropy和sparse_categorical_crossentropy的区别在哪？
qq_42961707·2020-07-05 09:58

人脸识别损失函数之Center Loss

对于分类问题，常用的损失函数为交叉熵（CE，CrossEntropy）
toocy7·2020-07-05 07:20

Keras中损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy产生不同结果的分析

binary_crossentropy和categorical_crossentropy的分析问题原理激活函数softmax函数sigmoid函数分析解决问题在使用keras做对心电信号分类的项目中发现一个问题
炮打小糍粑·2020-07-05 05:26

信息论：熵与互信息

这篇文章主要讲：熵,联合熵(jointentropy),条件熵(conditionalentropy),相对熵(relativeentropy,KL距离),互信息(mutualinformation),交叉熵(crossentropy
banlucainiao·2020-07-04 15:20

Least Squares Generative Adversarial Networks（小白学GAN 十一）

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdf简介背景：原始的GAN使用sigmoid与crossentropy来优化判别器，这样会存在如下问题：当部分生成数据远远偏离真实数据分布时
fan1102958151·2020-07-04 15:34

Focal loss 原理及keras实现

在理解focalloss前，一定要先透彻了解交叉熵crossentropy。1、Crossentropy交叉熵部分的内容来自博客，对交叉熵写的很详细，深入浅出。
Fron Suk·2020-07-04 07:14

交叉熵在机器学习中的使用

关于交叉熵在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。
LTC_1234·2020-07-04 06:25

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
Avery123123·2020-07-04 04:00

【Focal Loss】 Focal Loss for Dense Object Detection 论文解读

FocalLoss通过在CrossEntropy的基础上引入一个项，此项可以减小well-classified目标的在总loss中占的比例，使得模型更加关注那些难分类的目标。
懂懂懂懂懂懂懂·2020-07-04 02:57

keras.utils.to_categorical和one hot格式解析

keras.utils.to_categorical这个方法，源码中，它是这样写的：Convertsaclassvector(integers)tobinaryclassmatrix.E.g.forusewithcategorical_crossentropy
·2020-07-02 11:32

损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy在单标签多分类模型中评价效果差异较大的原因

在tensorflow2.0中用cifar10数据集中发现用binary_crossentropy和categorical_crossentropy不同的交叉熵损失函数模型在测试集上的效果差异较大，用binary_crossentropy
klklklbk·2020-07-02 06:05

Cross Entropy Error Function（交叉熵损失函数）

CrossEntropyErrorFunction（交叉熵损失函数）例子表达式函数性质学习过程优缺点这篇文章中，讨论的CrossEntropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题中这么有效呢
first_adam·2020-07-02 01:49

cs224n学习笔记L3:Neural Networks

cs224n学习笔记L2:wordvectorsandwordsenses文章目录一、课程安排1.1近期安排1.2本节课安排二、分类2.1分类介绍2.2传统方案分类2.3交叉熵(crossentropy
geek_hch·2020-07-02 00:10

【卷积神经网络】交叉熵（Cross Entropy）损失与均值平方差（MSE）损失区别

交叉熵损失与均值平方差损失是机器学习中常用的求损失函数的方式，其中交叉熵损失（CrossEntropy）一般针对的是分类问题，而均值平方差损失（MSE）主要针对的是回归问题，比如常见的目标检测中的boundingboxregression
颜丑文良777·2020-07-01 18:13

keras:model.compile损失函数的用法

损失函数loss：该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。
·2020-07-01 17:04

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

损失函数--KL散度与交叉熵

损失函数有多种，此次介绍分类问题最常用的交叉熵（crossentropy)损失,并从信息论和贝叶斯两种视角阐释交叉熵损失的内涵。K-L散度与交叉熵随机变量X有
Ambrosedream·2020-07-01 07:44

熵(entropy)

統計學的熵(entropy)其他文章連結：Crossentropy1Crossentropy2Crossentropy3Crossentropy4Crossentropy5信息量越不可能發生的事件信息量越大
RJ阿杰·2020-06-29 18:03

Tensorflow的可视化工具Tensorboard的使用——标量（scalar）的使用

scalar是用来显示accuracy，crossentropy，dropout等标量变化趋势的函数。通过scalar可以看到这些量随着训练
自律者自由·2020-06-29 18:58

【LOSS】语义分割的各种loss详解与实现

Loss：1.Loglosslogloss其实就是TensorFlow中的tf.losses.sigmoid_cross_entropy或者Keras的keras.losses.binary_crossentropy
懂懂懂懂懂懂懂·2020-06-27 12:33

TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

交叉熵（CrossEntropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平均差（MeanSquaredError）,定义如下：
小妖精Fsky·2020-06-27 08:42

keras训练模型遇到loss:nan 解决办法

解决方法网上已有，这里贴keras的解决办法在pycharm里importkeraskeras.lossesctrl+左键losses进入损失函数模块找到调用的损失函数，这里是defcategorical_crossentropy
shuzip·2020-06-26 10:20

《python深度学习》总结与感想

使用“binary_crossentropy”作为损失函数单标签多分类问题：（每个样本只有一个类别）层堆叠的最后一层是Dense层，使用softmax激活，单元个数等于类别个数。
Tersai·2020-06-25 21:48

【Paper笔记】Complement Objective Training

论文原文链接：version2会议：ICLR2019Code：Github观前提示：Paper笔记系列内容可能掺杂笔者的理解以及想法，如表述有误或希望进一步探讨，欢迎评论、私信或通过简介所附的邮箱联系名词解释CrossEntropy
WEST WOODS·2020-06-25 11:08

关于keras　二分类情况下sigmoid与softmax激活函数以及binary_crossentropy与categorical_crossentropy损失函数的总结

最近在研究focal_loss时发现各种交叉熵损失函数写的形式都不一样，总结一下，以防以后使用．首先sigmoid与softmax激活函数联系与区别：sigmoid激活函数：p(x)=11+exp(x)=\frac{1}{1+e^x}p(x)=1+ex1softmax激活函数：p(xi)=exi∑j=1nexjp(x_i)=\frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^ne^{x_j}}p(
liuqiang3·2020-06-24 06:54

pytorch crossentropy为nan

pytorchcrossentropy为nan交叉熵损失函数的具体为：loss=-(x*ln(z)+(1-x)*ln(1-z))z=softmax(pred_x)这样当z为0/1时会出现loss为nan的情况本人的具体原因网络中用了MultiHeadAttention,attention的mask全为0,这样attention就为nan，造成个别样本的输出特征全为nan。于是就自己用pytorch
ShellCollector·2020-06-23 20:36

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
EdwardMa·2020-06-22 12:24

TensorFlow基础

运行模型--会话(session)变量神经网络常用生成随机数数组的函数变量初始化神经网络的实现基本步骤向前传播反向传播损失函数1-解决回归问题的损失函数：均方误差MSE2-解决分类问题的损失函数:交叉熵(crossentropy
ghcjasongo·2020-06-22 10:30

Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy

fromkeras.utils.np_utilsimportto_categorical注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别
·2020-06-22 08:47

TensorFlow2.0_交叉熵原理简介

文章目录一、香农熵1.1香农熵原理公式1.2香农熵tf示例二、交叉熵（CrossEntropy）2.1交叉熵原理公式2.2one-hot下交叉熵的变形2.3tf2实现一、香农熵1.1香农熵原理公式在将交叉熵的时
Scc_hy·2020-06-22 04:26

softmax+cross-entropy的前向计算、反向传播的公式推导

本文主要是讲述Softmax和CrossEntropy的公式推导，并用代码进一步佐证。
kendyChina·2020-06-22 01:33

tensorflow2选择损失函数容易混淆的点

tensorflow.keras.losses包计算二元分类的交叉熵binary_crossentropyBinaryCrossentropy可调用对象，一般自定义训练时使用计算多分类问题的交叉熵categorical_crossentropy
吃了只鸡·2020-06-21 16:06

深度学习实习面试总结

1、关于损失函数的写出crossentropy的计算公式因为交叉熵一般会与softmax回归一起用，这里也把softmax函数顺带提一下对应的函数：cr
云水--禅心·2020-06-21 08:22

tensorflow2.0中损失函数的选择及使用

文章目录使用场合binary_crossentropy（对数损失函数）categorical_crossentropy（多分类的对数损失函数）sparse_categorical_crossentrop
cofisher·2020-06-21 05:19

tensorflow 分类损失函数使用小记

多分类损失函数label.shape:[batch_size];pred.shape:[batch_size,num_classes]使用tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy
一袋米要抗几楼·2020-02-18 09:52

tensorflow 分类损失函数使用小记

多分类损失函数label.shape:[batch_size];pred.shape:[batch_size,num_classes]使用tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy
一袋米要抗几楼·2020-02-18 06:57

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·2020-02-16 04:51

TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用

link:http://www.txrjy.com/thread-937936-1-1.html交叉熵介绍交叉熵（CrossEntropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小
yalesaleng·2020-02-16 00:31

动手学pytorch-softmax

1.softmax\[softmax(x_i)=\frac{\exp(x_i)}{\sum_{j}\exp(x_j)}\]2.crossentropy\[H\left(\boldsymboly^{(i)
hou永胜·2020-02-12 15:00

彻底理解交叉熵

  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。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。
xingzai·2020-01-07 17:42

TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解

内容参考：Tensorflow四种交叉熵函数计算公式：tf.nn.cross_entropyTensorFlow四种CrossEntropy算法实现和应用交叉熵（CrossEntropy）交叉熵（CrossEntropy
MapleLuv·2020-01-02 04:36

cross entropy交叉熵和ground truth总结

一.crossentropy交叉熵交叉熵的概念得从信息熵的概念说起，我们都知道信息熵，简而言之就是信息量多少的度量。我们定义离散熵：连续熵：那么交叉熵是什么呢？
青帝花神·2019-12-30 19:41
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