命名空间:tf.nn函数作用说明sigmoid_cross_entropy_with_logits计算 给定 logits 的S函数 交叉熵。测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率。(可以执行多标签分类，其中图片可以同时包含大象和狗。)weighted_cross_entropy_with_logits计算加权交叉熵。softmax_cross_entropy_with_logits计
神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0。以识别手写数字为例，0~9共十个类别。识别数字1，神经网络的输出结果越接近[0,1,0,0,0,0,0
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2023-10-24 07:31:42
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一、熵、信息熵、交叉熵、softMax、sigmoid熵：表示系统的不确定程度，或者说系统的混乱程度 信息熵：熵的另一种叫法，就比如我们叫帅哥，广东叫靓仔，是一个领域和地域的划分信息熵公式：相对熵：就是ＫＬ散度ＫＬ散度：是两个概率分布间差异的非对称度量 通俗说法：KL散度是用来衡量同一个随机变量的两个不同分布之间的距离。ＫＬ散度公式：ＫＬ散度特性： 非对称性，Ｐ对Ｑ的，不等于Q对Ｐ的 非负性，K
最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作是多分类交叉熵的一个特例，只不过在PyTorch中对应方法的实现方式不同（不同之处将在正文详细讲解）。好了，废话少叙，正文
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2023-08-11 14:18:11
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介绍? 本实验主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为 1 。因此，我们还介绍了如何利用 Softmax 函数，处理神经网络的输出，使其满足损失函数的格式要求。知识点??二分类和多分类?交叉熵损失?
介绍交叉熵损失的计算方法和示例。
原创
2022-11-20 12:18:33
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进行二分类或多分类问题时，在众多损失函数中交叉熵损失函数较为常用。下面的内容将以这三个问题来展开什么是交叉熵损失以图片分类问题为例，理解交叉熵损失函数从0开始实现交叉熵损失函数1，什么是交叉熵损失交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性p(x)表示样本的真实分布，q(x)表示模型所预测的分布**交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示
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2023-11-26 19:45:29
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# 多分类交叉熵：深入理解和Python实现
在机器学习和深度学习中，多分类问题是一个常见的任务，例如图像分类或者文本分类等。在这些任务中，模型需要将输入数据分为多个类别。为了评估模型的性能，我们通常使用损失函数，其中“多分类交叉熵”是最常用的一种。
## 什么是多分类交叉熵？
交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的差异。对于多分类任务，交叉熵可以测量模型预测的概率分布与实际标签的概率分布之间的
目录tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 计算给定logits的sigmoid交叉熵。tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 计算加权交叉熵tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 计算logits和labels之间的softmax交叉熵 tf.nn.sp
在各种深度学习框架中，我们最常用的损失函数就是交叉熵，熵是用来描述一个系统的混乱程度，通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真实数据的相近程度。交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。1 分类任务的损失计算1.1 单标签分类二分类 单标签任务，顾名思义，每个样本只能有一个标签，比如ImageNet图像分类任务，或者MNIST手写数字识别数据集，每张图片只能有一个固定的标签。二分类是多分类任务中的一个特例
文章目录1、pytorch损失函数之nn.BCELoss()（二进制交叉熵)1.1 是什么？思考1.2 怎么代码实现和代码使用？1.3 推导过程分析交叉熵作为损失函数的梯度情况：举一个sigmoid导致的梯度消失的MSE损失的例子1.3 应用场景1.3.1 二分类1.3.2 多分类三分类多分类的具体过程1.3.3 位置的回归1.3.4 用途的一个示例2、BCEWithLogitsLoss 简而言
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2024-05-31 10:06:30
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前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，第一篇说明原理，第二篇说明用法。一、二分类损失函数1.1 从一个简单的实例说起对于一个二分类问题，比如我们有一个样本，有两个不同的模型对他进行分类，那么它们的输出都应该是一个二维向量,比如：模型一的
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2023-12-27 20:34:19
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多分类中，只对目标正样本求loss，其余不管。知乎的这篇文章讲的也挺好：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485多分类：(2) 多分类多分类的情况实际上就是对二分类的扩展：其中：现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值：模型1：对所有样本的loss求平均：模型2： 对所有样本的loss求平均：可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效
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2023-10-20 19:16:17
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nn.BCELoss1、nn.BCELoss2、使用场景3、nn.BCELoss 计算公式4、torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 与 nn.BCELoss() 的区别5、torch.nn.BCELoss() 函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 函数 1、nn.BCELoss
nn.BCELoss() 是 二元交叉熵损失函数 （Binary Cr
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2023-12-07 17:25:42
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交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之...
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2020-01-12 15:27:00
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eep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但
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2023-08-22 12:08:30
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目录1 交叉熵损失函数2 二元交叉熵损失函数2.1 torch.nn.BCELoss()2.2 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()3 参考文献 1 交叉熵损失函数 在之前的损失函数介绍中已经解释过，什么是交叉熵损失函数以及其数学原理（【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍）。在多分类问题中输出层的函数是函数， 在二分类问题中输出
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2024-06-10 01:39:52
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关于交叉熵，信息熵等推导，已经有很多博客详细讲解了，这里就不再赘述了。本文要理清的是一个很初级的问题：二分类交叉熵和多分类交叉熵有没有统一的形式？我们常见的二分类交叉熵形式如下：而多分类的交叉熵为：绝大多数教程，都是先以二分类作为特例，讲解交叉熵，然后再推到多分类交叉熵。但是，怎么看都觉得两种形式好像差的很远，二分类又是yi、pi，又是(1-yi)、(1-pi)。到了多分类交叉熵的时候，突然就没有
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2021-09-16 23:32:00
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1. 引言我们都知道损失函数有很多种：均方误差（MSE）、SVM的合页损失（hinge loss）、交叉熵（cross entropy）。这几天看论文的时候产生了疑问：为啥损失函数很多用的都是交叉熵（cross entropy）？其背后深层的含义是什么？如果换做均方误差（MSE）会怎么样？下面我们一步步来揭开交叉熵的神秘面纱。2. 交叉熵的来源2.1 信息量一条信息的信息量大小和它的不确定性有很大
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2024-06-27 11:20:30
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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
