在多分类问题中，一般会把输出结果传入到softmax函数中，用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下，softmax如何求导。
原创
2022-08-09 21:49:09
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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，
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2021-07-22 10:31:37
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1. Information Information is defined by Shannon as one thing to eliminate random uncertainty. Or we can say, information is uncertainty. For example, ...
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2021-07-28 21:00:00
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文章目录摘要1.简介2. 相关工作4. 实验4.1 场景文字识别4.1.3 实验结果摘要1.简介最近出现的CTC[13]和注意机制[1]通过绕过输入图像与其对应标签序列之间的先验对齐，显著缓解了这种顺序训练问题。但是CTC有大量的计算消耗，此外，CTC很难处理2D的序列问题。attention需要额外的标签和计算消耗，同时很难从零开始学习，此外attention对长序列的效果不好...
原创
2021-09-07 10:20:19
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来自 |知乎 作者 | 董鑫https://www.zhihu.com/question/294679135/answer/885285177文仅分享，著作权归作者，侵删softm...
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2021-07-17 17:46:26
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Softmax和Cross-entropy是什么关系？
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2021-07-22 16:43:41
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如下;One compelling reason for using cr...
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2023-06-14 21:18:28
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# 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
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# 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
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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
If I have bunch of events and a bunch of probabilities, how likely is it those events happen based on the probabilities? If it is very likely then we
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2020-06-13 16:29:00
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熵其实是信息量的期望值，它是一个随机变量的确定性的度量。熵越大，变量的取值越不确定，反之就越确定交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。1.什么是信息量？假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X,p(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))
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2023-11-29 09:05:05
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一、简介 在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n，设置n个输出节点，这样每个样本神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果，然后我们运用激活
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) ...
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2021-04-25 10:50:00
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# 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
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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
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2022-06-27 22:03:05
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