# 实现“cross entropy python”流程
## 1. 理解交叉熵（Cross Entropy）
在解释交叉熵之前，我们需要先了解熵（Entropy）。熵是信息论中的一个概念，用来衡量一个随机变量的不确定性。在机器学习中，我们可以将熵理解为预测结果的不确定性。而交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的差异。
下面是实现“cross entropy python”的具体步骤：
##
原创
2024-01-08 12:09:23
79阅读
对于在 PyTorch 中使用交叉熵损失（cross entropy loss）时，很多开发者会遇到各种问题。这篇博文旨在详细记录解决“pytorch cross entropy”问题的过程，帮助大家更好地理解和配置相应的环境。
## 环境准备
在开始之前，我们需要了解这里使用的前置依赖及其安装命令。下面是我们所需依赖的版本兼容性矩阵：
| 依赖包 | 版本
# Python Cross Entropy
Cross entropy is a concept used in information theory and data science to measure the difference between two probability distributions. In the context of machine learning and d
原创
2023-11-29 10:21:32
60阅读
A CUDA assertion error pops up when setting --no_lsgan. It seems it's because there are negative values thrown into the nn.BCELoss(). Get's fixed applying nn.BCEWithLogitsLoss() instead.(...)/opt/conda/conda-bld/pytorch_1512386481460/work/torch/lib/THC
原创
2021-08-13 09:35:16
331阅读
本文介绍交叉熵的概念，涉及到信息量、熵、相对熵、交叉熵； 信息量 信息量是用来衡量一个事件发生的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则信息携带的信息量则越小； 假设$X$是一个离散随机变量，其取值为集合$X=x_0, x_1, \cdots,x_n$，其概率分布函数为： \[ p(x) ...
转载
2021-04-25 10:50:00
1242阅读
2评论
1. Information Information is defined by Shannon as one thing to eliminate random uncertainty. Or we can say, information is uncertainty. For example, ...
转载
2021-07-28 21:00:00
347阅读
2评论
# 实现"pytorch cross_entropy"的步骤和代码指导
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现"pytorch cross_entropy"。首先，让我们看一下整个实现的流程，然后逐步指导你具体每一步需要做什么。
## 实现流程
下面是实现"pytorch cross_entropy"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 |
原创
2024-03-01 04:21:24
117阅读
cross_entropy 交叉熵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。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先来回顾一下信息量、熵、交叉熵等基本概念。 信息论 交叉熵是信
转载
2022-06-27 22:03:05
594阅读
cross-entropy和sofrmax Cross-entropy 神经网络的学习行为和人脑差的很多, 开始学习很慢, 后来逐渐增快 为什么? 学习慢 => 偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 值小 回顾之前学习的Cost函数: 回顾sigmoid函数: 当神经元的输出接近1或0时，曲线很平缓，
转载
2021-07-22 10:31:37
465阅读
# PyTorch的Cross Entropy
## 介绍
在机器学习和深度学习中，交叉熵（Cross Entropy）是一个重要的损失函数，特别适用于分类问题。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了很多高级功能，其中包括了交叉熵损失函数。在本文中，我们将介绍PyTorch中的交叉熵损失函数及其使用方法。
## 交叉熵损失函数
交叉熵损失函数可以用来衡量模型的输出与真实标签之间的差
原创
2023-11-23 03:22:55
247阅读
1.相同点两者都是先经过softmax处理，然后来计算交叉熵，并且最终的结果是一样的，再强调一遍，最终结果都一样。那既然有了softmax_cross_entropy_with_logits 这个方法
原创
2021-12-30 10:33:53
115阅读
1.Cross_entropy公式及导数推导损失函数： a=σ(z), where z=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...
原创
2021-08-26 13:43:33
1909阅读
其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 查看代码报错点，是出现在pytorch计算交叉熵损失的代码。其实在自己手写写语义分
转载
2023-10-25 07:50:13
554阅读
维基上corss entropy的一部分 知乎上也有一个类似问题：https://www.zhihu.com/question/36307214 cross entropy有二分类和多分类的形式，分别对应sigmoid和softmax The logistic loss is sometimes c
转载
2017-05-01 12:35:00
324阅读
2评论
1 x = np.array([[1, 2,3,4,5],#共三3样本，有5个类别 2 [1, 2,3,4,5], 3 [1, 2,3,4,5]]).astype(np.float32) 4 y = np.array([1, 1, 0])#这3个样本的标签分别是1,1,0即两个是第2类，一个是第1类
转载
2020-06-10 18:11:00
469阅读
2评论
定义在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真
原创
2023-05-17 15:27:06
45阅读
# 假设是分类问题input_y = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_classes], name="input_y")# lognn.softmax(logits)))
原创
2022-07-19 11:35:42
114阅读
1.相同点两者都是先经过softmax处理，然后来计算交叉熵，并且最终的结果是一样的，再强调一
原创
2022-02-21 09:26:30
193阅读
