crossentropy 第6页

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

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

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

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

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

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

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

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

【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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.FocalLoss3.1CrossEntropy3.2BalancedCrossEntropy3.3FocalLoss3.4模型初始化4.GHM(

冉茂松·2020-08-02 14:40

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

######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

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

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】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

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

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

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

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

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

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

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

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

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·2020-07-11 21:15

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

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

Focal Loss 函数用于密集对象检测

FocalLoss2.1Crossentropy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

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

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