cross_entropy

Pytorch里的CrossEntropyLoss详解

在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss,log_softmax,softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。
aiwanghuan5017·2020-06-22 13:59

深度学习网络训练中出现nan的原因分析

：1）在loss函数中出现nan出现原因：一般是因为tf中的log函数输入了‘负数’或‘0’值（出现log(0)*0的情况）解决方法：使用tf.clip_by_value限制tf.log的输入值例如：cross_entropy
wzg2016·2020-06-22 05:35

Tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits函数做了什么

])y_=tf.constant([[0.0,0.5,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]])defsoft_cross():y=tf.nn.softmax(logits)cross_entropy
多问Why·2020-04-05 14:52

TensorFlow代码笔记

交叉熵计算cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(y_,1),logits=y)cross_entropy
SmileEan2·2020-02-11 06:01

在Tensorflow中实现梯度下降法更新参数值

tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)TensorFlow经过使用梯度下降法对损失函数中的变量进行修改值，默认修改
勿在浮沙筑高台LS·2020-01-23 18:21

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）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函数就是均方平方差（MeanSquaredError），定义如下。image
MapleLuv·2020-01-02 04:36

backpropagation

这里，简单起见，若我们做软分类任务，使用cross_entropy，记为L
极致 for 简单·2019-08-26 23:44

pytorch小知识点（二）-------CrossEntropyLoss（reduction参数）

在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss,log_softmax,softmax。
goodxin_ie·2019-04-28 21:59

深度学习loss出现NAN的原因分析：

GAN网络做推荐，Gmodel中的pred需要用self.prob=tf.clip_by_value(tf.nn.sigmoid(self.score),1e-5,1)处理一下，不然score可能为0，在cross_entropy
ruiding.neu·2019-04-24 21:41

Tensorflow入门——分类问题cross_entropy的选择

Tensorflow中有一大堆cross_entropy损失函数用于处理分类问题，初学者往往会一脸懵逼，不知道如何选择。
Hongtao洪滔·2019-04-21 02:39

tensorflow——常用损失函数

给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为：在tensorflow中交叉熵，实现代码1：cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value
cherry1307·2019-03-07 11:37

深度学习相关好的博客分享（持续更新）

交叉熵(cross_entropy的理解作者：史丹利复合田博客地址：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834droupout方法处理过拟合问题的理解作者
Amigo瓜波·2019-03-06 20:12

目标函数反向求道注意事项

我们会选择一个batch的数据，用其均值求梯度，进行优化#求batch内的均值cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices
gukedream·2019-03-01 10:11

cross_entropy = -tf.reduce_mean( y_* tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))#交叉熵含义

转载：https://blog.csdn.net/weixin_38195506/article/details/75302445神经网络模型的效果以及优化目标是通过损失函数（lossfunction）来定义的。分类问题和回归问题有很多经典的损失函数。分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义好的类别中。再这种问题下，需要将样本二分类（多分类）。手写字体识
qq_1410888563·2018-12-15 23:49

《Tensorflow实战》学习笔记（一）

并指定优化器优化loss（3）迭代对数据进行训练（4）在测试集合对准确率进行评测有用的类tf.placeholder()tf.Variable() tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b) cross_entropy
邓乐来Jacob·2018-12-02 00:00

pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy

本文主要包括：pytorch实现的损失函数pytorch实现的lossfunction神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题，对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数在讲解函数之前，提前说一下：所有的loss的基类是Module，所以使用loss的方法是：#1.创建损失函数对象,并指定返回结果，默认为
墨氲·2018-11-13 22:05

faster rcnn中损失函数（三）——理解faster-rcnn中计算rpn_loss_cls&rpn_loss_box的过程

首先rpn_loss_cls计算：我们应该首先想到的是：rpn_loss_cls=F.cross_entropy(rpn_cls_score,rpn_label)维度分析cross_entropy要求输入是
Snoopy_Dream·2018-11-13 12:13

笔记：TensorFlow实现机器学习算法的步骤

核心步骤：（1）定义算法公式，也就是神经网络前向运行时的计算；（2）定义loss，选定optimizer，使用优化器优化loss；比如采用cross_entropy来计算loss，优化器用随机梯度下降：
奔跑的Yancy·2018-10-10 11:30

【代价函数】Cross_entropy：交叉熵损失函数（Cross_entropy loss）

1.Cross_entropy公式及导数推导损失函数：a=σ(z),wherez=wx+b利用SGD等算法优化损失函数，通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数：对两个参数权重和偏置进行求偏导：推导过程如下(关于偏置的推导是一样的)：Note：这个推导中利用了sigmoid激活函数求导，才化简成最后的结果的。sigmoid求导详解2.分析交叉熵Loss的特点导数中没有σ′(z)这一项，权重的更新是
yuanCruise·2018-08-27 16:41

TensorFlow入门：损失函数

TensorFlow的Cross_Entropy实现tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None
M_Z_G_Y·2018-06-05 16:23

Tensorflow中梯度下降法更新参数值

tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)TensorFlow经过使用梯度下降法对损失函数中的变量进行修改值，默认修改
勿在浮沙筑高台LS·2018-05-14 15:11

【error】RuntimeError: multi-target not supported at

错误：使用Cross_entropy损失函数时出现RuntimeError:multi-targetnotsupportedat原因：其参数说明：inputhastobea2DTensorofsizebatchxn.Thiscriterionexpectsaclassindex
codebrid·2018-04-07 19:08

【数据极客】Week2_逻辑回归_Tensorflow基础介绍

本文目录本文目录推荐内容学习思考问题1backpropagation算法原理理解2sigmoid函数tanh函数和ReLU函数的区别以及各自的优缺点对应的tf函数是3softmax和cross_entropy
zxca368·2017-12-10 10:46

ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., l

cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_,1))这个语句造成：Traceback(mostrecentcalllast
ChenVast·2017-12-08 20:52

ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., l

cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_,1))这个语句造成：Traceback(mostrecentcalllast
ChenVast·2017-12-08 20:52

TensorFlow之损失函数、学习率、正则

#损失函数记录importtensorflowastf#交叉熵的两种表示cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0
chaochaopang0·2017-11-09 14:02

9.1 mnist_softmax 交叉熵多分类器

也正是因为该优点,使得分类器层显得不再那么重要,在Tensorflow的官方源码中,softmax是很常见的一个多分类器.其调用也十分的简单.此处再此单独拿出来介绍,是为了下一步的学习做准备.使用方法cross_entropy
Font Tian·2017-10-23 21:50

深度学习基础理论探索(二)： cross-entropy损失函数的前世今生

2.改进损失函数用cross_entropy。ok,首先我们先看为什么代价损失函数可以用Cross_entropy.以前使用的二次代价函数很好理解：即：计算值与真实值的残差。
尹宇阳·2017-10-16 22:11

tensorflow学习——TensorBoard可视化

1、添加要显示的变量importtensorflowastf#用于标量的summarytf.summary.scalar('loss',cross_entropy)tf.summary.scalar('
ei1994·2017-09-26 22:31

交叉熵与均方差

先放结论：相同点：当输出值与真实值接近的话，cross_entropy和rmse的值都会接近0cross_entropy具有rmse不具有的优点：避免学习速率降低的情况，方法是避免了σ′(⋅)的出现。
DawnRanger·2017-09-19 16:44

交叉熵与均方差

先放结论：相同点：当输出值与真实值接近的话，cross_entropy和rmse的值都会接近0cross_entropy具有rmse不具有的优点：避免学习速率降低的情况，方法是避免了σ′(⋅)的出现。
DawnRanger·2017-09-19 16:44

TensorFlow损失函数（loss function）

分类问题常用方法：交叉熵（cross_entropy），它描述了两个概率分布之间的距离，当交叉熵越小说明二者之间越接近。它是分类问题中使用比较广的一种损失函数。
hongxue8888·2017-08-14 11:33

机器学习--神经网络算法系列--交叉熵（Cross_entropy）

原文：http://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064交叉熵代价函数（Cross-entropycostfunction）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。1.二次代价函数的不足ANN的设
日有所进·2017-06-27 22:04

Tensorflow四种交叉熵函数计算公式：tf.nn.cross_entropy

Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入
清舞sunny·2017-06-06 17:54

【tensorflow学习】使用tensorboard实现数据可视化（window10）

summaryop第一步是标记想要记录的节点.常用的summary操作有tf.summary.scalar和tf.summary.histogram．比如你想要记录交叉熵：tf.summary.scalar('cross_entropy
u012223913·2017-05-24 16:00

TensorFlow的reduce_sum()函数

#交叉熵评估代价cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y),reduction_indices=[1]))..
Maples丶丶·2017-05-20 09:53

tensorflow cross_entropy 四种交叉熵计算函数

Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy以下交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，因为它在函数内部进行了sigmoid或softmax操作tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
清舞sunny·2017-04-03 15:22

学习用tensorflow实现卷积神经网络中的卷积层随笔

比如可以直接通过下面的代码来实现使用了softmax回归之后的交叉熵损失函数：cross_entropy=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_)#其中
谁主沉浮---data·2017-03-14 15:49

TENSORFLOW官方文档-MNIST机器学习入门-训练模型

设置模型1.为了计算交叉熵，需要添加一个新的占位符y_用于输入正确值：y_=tf.placeholder(“float”,[None,10])2.交叉熵计算代码：cross_entropy=-tf.reduce_sum
Camelia118·2017-01-09 19:54

Tensorflow 训练结果为 NAN

Tensorflow预测的中间结果有很多NAN，如下图看一下计算loss的时候是否有类似下面的代码cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys*tf.log
demoscene·2017-01-09 15:43
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