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crossentropy
tensorflow笔记 cross entropy loss
tensorflow中有一个计算交叉熵的函数:tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits,也可以调用keras中的函数:tf.keras.backend.binary_
crossentropy
thormas1996
·
2020-08-19 20:08
代码笔记
tensorflow
交叉熵
module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer' (不必更改tensorflow 2)
Tensorflow2.0model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),loss='sparse_categorical_
crossentropy
',
_BANA
·
2020-08-19 19:17
Andrew
Ng
Tensorflow2.0
笔记
sigmoid/逻辑回归要用交叉熵/最大似然的原理
为什么选择交叉熵结论:在使用sigmoid作为激活函数的时候,
crossentropy
相比于平方损失函数,具有收敛速度快,更容易获得全局最优的特点;使用softmax作为激活函数,log-likelihood
水煮洋洋洋
·
2020-08-19 05:35
深度学习
机器学习
信息论中熵 联合熵 条件熵 相对熵(KL散度)(交叉熵) 互信息 (信息增益)的定义 及关联
1.均匀分布2.非均匀分布联合熵(jointentropy)条件熵(conditionalentropy)相对熵(relativeentropy)或(Kullback-Leibler)KL散度交叉熵(
crossentropy
老光头_ME2CS
·
2020-08-18 10:59
机器学习
常见损失函数小结
摘要本文主要总结一下常见的损失函数,包括:MSE均方误差损失函数、SVM合页损失函数、
CrossEntropy
交叉熵损失函数、目标检测中常用的SmoothL1损失函数。
关注公号‘AI深度学习视线’
·
2020-08-17 12:44
CNN
卷积神经网络
cross entropy,logistic loss 和 KL-divergence的关系和区别
先给出结论:
crossentropy
和KL-divergence作为目标函数效果是一样的,从数学上来说相差一个常数。
adrianna_xy
·
2020-08-16 08:00
机器学习
从“信息增益”到KL Divergence 和 Cross Entropy
从“信息增益”到KLDivergence和
CrossEntropy
周志华老师在他的西瓜书的第四章,引入了“信息熵”,“信息增益”(informationgain)的概念,并用信息增益最大为准则选择划分决策树的属性
Yang-W
·
2020-08-16 08:09
deep-learning
math
【机器学习】动手写一个全连接神经网络(三):分类
多分类神经网络使用softmax+
crossentropy
组成最终的多分类代价函数J。为什么要用这个代价函数,可能需要广义线性模型的知识。简单来说就是最大化分类函数的熵。
artzers
·
2020-08-16 07:49
python
模式识别与机器学习
随笔系列之 交叉熵(cross entropy) and KL divergence
有关交叉熵
CrossEntropy
与KL散度的一点点
crossentropy
我相信了解过机器学习的基本算法的人没有不知道交叉熵这个东西的;通常,我们在机器学习的模型训练中会使用交叉熵作为我们损失函数logloss
lotuswhl
·
2020-08-16 04:42
随笔系列
deeplearning
machine
learning
深度学习 - TensorFlow
运行模型——会话(session)变量(tf.Variable)神经网络的实现过程基于tensorflow的前向传播反向传播损失函数解决回归问题的损失函数:均方误差MSE解决分类问题的损失函数:交叉熵(
crossentropy
Rakish Leilie
·
2020-08-15 03:03
深度学习
台大李宏毅课程笔记5——Logistic Regression (逻辑回归)
台大李宏毅课程笔记4内容提要模型建立逻辑回归和线性回归对比
CrossEntropy
(交叉熵)与SquareError(均方差对比)描述分类与生成分类生成分类优势多分类多层嵌套按照惯例先放课程视频连接:https
子涣_new
·
2020-08-14 16:41
deep
learning
MNIST手写数字识别之MLP实现
本笔记主要从下面四个方面展开:文章目录1多层感知机(MLP)理论知识1.1隐藏层1.2激活函数1.3多层感知机1.4交叉熵(
crossentropy
)损失函数2.MNIST数据集简介3.代码详解及结果展示
Yu-Feng Xia
·
2020-08-13 22:44
笔记
tensorflow常用损失函数(loss function)(一):图像识别、分类
有关sigmoid、softmax、logits、
crossentropy
的计算方式,在另一个博客中有介绍,博客地址:https://blog.csdn.net/itlilyer/article/deta
itlilyer
·
2020-08-13 14:51
机器学习
图像分类
机器学习
神经网络
tensorflow
深度学习
PyTorch入门实战教程笔记(十四):神经网络与全连接层1
对于
crossentropy
一般指的是p,q两个分布H(p,q)=Σp(x)logq(x),可以推导成
Star·端木
·
2020-08-13 12:24
PyTorch实战学习笔记
PyTorch学习-多分类问题
y=i)=ezi∑j=0k−1ezjP(y=i)=\cfrac{e^{z_i}}{\sum_{j=0}^{k-1}{e^{z_j}}}P(y=i)=∑j=0k−1ezjeziLossfunction-
CrossEntropy
xiongyuqing
·
2020-08-11 23:07
#
PyTorch
一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用,透彻理解交叉熵背后的直觉
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。
图图噜
·
2020-08-11 22:04
机器学习の干货
李宏毅机器学习:RNN(下)
以slotfilling为例,对每个输入xi,其输出的yi与相应的referencevector计算
crossentropy
,
crossentropy
之和就是lossfunction.训练时wordsequence
sinat_32279627
·
2020-08-10 21:30
深度学习
如何选择 损失函数 Loss Function
如何选择损失函数1.交叉熵
CrossEntropy
交叉熵与熵相对,如同协方差与方差熵考察的是单个的信息(分布)的期望:H(p)=−∑i=1np(xi)logp(xi)交叉熵考察的是两个信息的(分布)的期望
浪拔湖人
·
2020-08-10 19:14
机器学习中的熵、条件熵、相对熵(KL散度)和交叉熵
informationentropy)2、条件熵(Conditionalentropy)3、相对熵(Relativeentropy),也称KL散度(Kullback–Leiblerdivergence)4、交叉熵(
Crossentropy
冉茂松
·
2020-08-08 22:45
机器学习
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-33 (Recurrent Neural Network part 2;循环神经网络 part 2)
李宏毅机器学习笔记-33(RecurrentNeuralNetworkpart2;循环神经网络part2)PDFVIDEORNNLearningTargetcost就是每一个时间点的output与reference的
crossentropy
holeung
·
2020-08-04 01:55
机器学习
机器学习入门
Cross Entropy
对于分类问题,NN的损失函数一般会用
CrossEntropy
它的解释为:如果我们的数据有{1,2,...,C}{1,2,...,C}这么多类别。
Preke
·
2020-08-03 05:32
人工智能算法
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False,reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,name='sparse_categorical_
crossentropy
很吵请安青争
·
2020-08-02 23:09
TensorFlow
keras之多类损失函数categorical_
crossentropy
categorical_
crossentropy
在网络中使用categorical_
crossentropy
损失函数时,你训练网络所使用的m个类别的标签值应当是经过矢量化后的m维向量,其中向量一个索引为
喜之郎0317
·
2020-08-02 15:21
技术
软件
框架
tensorflow2.x实时绘制训练时的损失和准确率
=SGD(lr=float(model_value[3]),decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)model.compile(loss='categorical_
crossentropy
Como0413
·
2020-08-02 15:54
python
目标检测中的样本不平衡处理方法——OHEM, Focal Loss, GHM, PISA
GitHub简书CSDN文章目录1.前言2.OHEM3.FocalLoss3.1
CrossEntropy
3.2BalancedCrossEntropy3.3FocalLoss3.4模型初始化4.GHM(
冉茂松
·
2020-08-02 14:40
目标检测
python +keras实现图像分类(入门级例子讲解)
二.评价指标二分类评价指标binary_
crossentropy
:交叉熵ŷi是样本标签,
总裁余
·
2020-08-02 12:41
cv计算机视觉
######好好好######MSE与CE的区别?数学推导 本质理解
精灵:熟悉,MSE就是meansquareerror,CE就是
crossentropy
。面试官:没错,是这样的,训练神经网络时,你经常用哪一个?
mishidemudong
·
2020-08-01 01:26
机器学习
数学基础
Softmax
Softmax函数概述softversionofmax大的越来越大,小的越来越小Softmax常与
crossentropy
(交叉熵)搭配连用上图中假设有三个输出,分别是2.0,1.0和0.1,如果将数值转换成概率的话
数学家是我理想
·
2020-07-31 22:10
深度学习
机器学习 | 算法模型 —— 算法训练:损失函数之交叉熵(熵/相对熵/KL散度/sigmoid/softmax)
(相对熵)1.4.交叉熵2.交叉熵的类型2.1.多分类交叉熵2.2.二分类交叉熵3.学习过程(以二分类为例)3.1.第一项求偏导3.2.第二项求偏导3.3.第三项求导3.4.计算结果1.信息论交叉熵(
crossentropy
admin_maxin
·
2020-07-30 21:34
#
机器学习
【机器学习】到底什么是交叉熵
要想明白交叉熵(
CrossEntropy
)的意义,可以从信息量->熵->相对熵->交叉熵这个顺序入手。信息量顾名思义信息量表征事件发生冷门程度,越冷门,信息量越大。
胡熊熊
·
2020-07-30 21:51
机器学习
Sklearn中二分类问题的交叉熵计算
二分类问题的交叉熵 在二分类问题中,损失函数(lossfunction)为交叉熵(
crossentropy
)损失函数。
山阴少年
·
2020-07-30 11:47
Unet项目解析(7): 模型编译-优化函数、损失函数、指标列表
Retinabloodvesselsegmentationwithaconvolutionneuralnetwork(U-net)1.模型编译model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_
crossentropy
沈子恒
·
2020-07-30 00:02
神经网络
深度学习
matlab
图像处理
目标跟踪
OpenCV
深度学习
图像分割
keras从入门到放弃(五)独热编码和顺序编码
上次我们用探究多分类的问题,目标数据做独热编码,用categorical_
crossentropy
来计算softmax交叉熵,但是多分类还可以将目标数据做顺序编码,用sparse_categorical_
crossentropy
润森
·
2020-07-28 22:00
零基础学习深度学习
keras搭建神经网络分类新闻主题
fromkeras.datasetsimportreutersimportnumpyasnpfromkerasimportmodelsfromkerasimportlayersfromkeras.optimizersimportRMSpropfromkeras.lossesimportcategorical_
crossentropy
程勇uestc
·
2020-07-28 08:41
机器学习
python将标签转化为one-hot(独热编码)
问题描述:在利用categorical_
crossentropy
作为损失函数时,需要将标签设定为one-hot格式,即每个标签的长度应转换为一个长度为类别数的向量,该向量除了所属的类别位置为1之外,其他位置值为
云端浅蓝
·
2020-07-27 15:33
模型训练时loss出现Nan的原因分析
下面的分析都是基于tensorflow数据不正确比如说我们处理的实际是一个N分类问题的时候,在tensorflow中,我们计算
crossentropy
的时候将其当作一个M分类问题。
UpCoderXH
·
2020-07-16 02:09
深度学习
交叉熵
文章转自:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834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
yanzhelee
·
2020-07-15 00:36
机器学习
交叉熵
深度学习基础之-1.5交叉熵损失函数
交叉熵交叉熵(
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。
SusanLovesTech
·
2020-07-13 20:26
深度学习
keras用auc做metrics以及早停
returntf.py_func(roc_auc_score,(y_true,y_pred),tf.double)#BuildModel...model.compile(loss='categorical_
crossentropy
ssswill
·
2020-07-13 13:08
ML
DL
理解GAN对抗神经网络的损失函数和训练过程
其实GAN的损失函数并没有特殊之处,就是常用的binary_
crossentropy
,关键在于训练过程中存在两个神经网络和两个损失函数。
小林书店副编集
·
2020-07-13 13:40
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
weixin_30438813
·
2020-07-12 06:30
Anchor Loss论文学习
ModulatingLossScalebasedonPredictionDifficulty发布时间:2019.09.24作者:加州理工论文地址:https://arxiv.org/abs/1909.11155v1摘要:作者提出了一种根据预测难度自动调整
crossentropy
stesha_chen
·
2020-07-11 23:58
分类网络
kears sparse_categorical_
crossentropy
参数说明
kearssparse_categorical_
crossentropy
说明:from_logits=False,output为经过softmax输出的概率值。
AI剑客
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2020-07-11 21:15
AI
keras
Keras中的多分类损失函数用法categorical_
crossentropy
Keras中的多分类损失函数用法categorical_
crossentropy
更多python视频教程请到菜鸟教程https://www.piaodoo.com/fromkeras.utils.np_utilsimportto_categorical
liming89
·
2020-07-11 11:47
Tensorflow 2.* 网络训练(一) compile(optimizer, loss, metrics, loss_weights)
*中compile编译函数便集成了此项功能,比如对于一个分类问题,常见的形式如下:model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_
crossentropy
老光头_ME2CS
·
2020-07-10 21:21
Tensorflow
深度学习
python
tensorflow
matlab训练神经网络时,使用mse(均方误差)以外的性能函数。
除了默认的mse(均方误差)这个性能函数外,还有mae(平均绝对误差)、sae(绝对值和误差)、sse(平方和误差)、
crossentropy
(交叉熵)。
xiaotao_1
·
2020-07-10 20:58
matlab
Focal Loss 函数用于密集对象检测
FocalLoss2.1
Crossentropy
二分类问题中loss的定义如下:上式中代表样本属于1的概率。y代表标签。
Promise_魅眸
·
2020-07-10 14:55
Keras之DNN::基于Keras(sigmoid+binary_
crossentropy
+predict_classes)利用DNN实现二分类——DIY二分类数据集&预测新数据点
Keras之DNN::基于Keras(sigmoid+binary_
crossentropy
+predict_classes)利用DNN实现二分类——DIY二分类数据集&预测新数据点目录输出结果实现代码输出结果实现代码
一个处女座的程序猿
·
2020-07-10 00:20
DL
Keras/Caffe
Keras框架使用Vnet2d模型对遥感图像语义分割
数据集:vnet2d网络如下,只分隔一个目标(大棚),所以是个二分类问题,因为目标区域较大这里我们采用传统的二分类交叉熵binary_
crossentropy
损失。
树莓派派酒
·
2020-07-09 23:17
语义分割
前向传播与反向传播
一般神经网络用的损失函数是:交叉熵损失(
crossentropy
)。
weixin_39723464
·
2020-07-08 19:39
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