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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# 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
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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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?
文章目录1 一些细碎代码1.1 Cross Entropy1.2 Mini-batch: batch_size=32 示例3 作业任务描述查看数据进行建模提交Kaggle总结 1 一些细碎代码1.1 Cross Entropy一个样本的交叉熵，使用numpy实现：import numpy as np
y = np.array([1, 0, 0]) # one-hot编码，该样本属于第一类
z
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2024-08-05 21:20:29
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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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交叉熵损失函数前言交叉熵损失函数信息量信息熵交叉熵求导过程应用扩展Binary_Crossentropy均方差损失函数（MSE） 前言深度学习中的损失函数的选择，需要注意一点是直接衡量问题成功的指标不一定总可行。损失函数需要在只有小批量数据时即可计算，而且还必须可微。下表列出常见问题类型的最后一层以及损失函数的选择，仅供参考。问题类型最后一层激活损失函数二分类问题sigmoidbinary_cr
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2024-06-07 21:32:37
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目录标题常见的损失函数1、分类任务1.1 多分类任务1.2 二分类任务2、 回归任务2.1 MAE损失2.2 MSE损失2.3 smooth L1损失总结 常见的损失函数损失函数：衡量模型参数的质量的函数，衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。ybar与y 之间的差异 损失函数、代价函数、目标函数、误差函数 虽然叫法不同，但都是一样的。1、分类任务在分类任务中最多使用的是交叉熵损失函数，下面分
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2024-05-29 02:09:59
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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
智能优化算法应用：基于GWO优化的对称交叉熵图像多阈值分割 文章目录智能优化算法应用：基于GWO优化的对称交叉熵图像多阈值分割1.前言2.对称交叉熵阈值分割原理3.基于灰狼优化（GWO）的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab 代码 摘要：本文介绍基于对称交叉熵的图像分割，并且应用灰狼算法进行阈值寻优。 1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》 了解
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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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
目前pytorch中的交叉熵损失函数主要分为以下三类，我们将其使用的要点以及场景做一下总结。类型一：F.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss()输入：非onehot label + logit。函数会自动将logit通过softmax映射为概率。使用场景：都是应用于互斥的分类任务，如典型的二分类以及互斥的多分类。网络：分类个数即为网络的输出节点数类型二
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2023-10-11 08:17:32
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文章目录1.具体示例2.计算步骤2.1 numpy代码手动实现2.2 pytorch实现2.3 pytorch等价实现3.sigmoid做多分类4. loss反向传播是本质 调库调用太久了 以至于把最基本的给忘了 连交叉熵的数学公式都记不清了，自己写代码验证还验证错误，就是因此公式记错了 所以重新记录一下，交叉熵的求解过程 当然，交叉熵的由来是一个最优化问题，在sigmoid函数相关最优
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2024-01-30 04:02:17
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在PyTorch中，交叉熵损失函数主要用于多类分类问题。PyTorch提供了两个交叉熵损失函数：`nn.CrossEntropyLoss` 和 `nn.NLLLoss` 与 `nn.LogSo
文章目录1 逻辑回归1.2 Sigmod函数1.2 逻辑回归损失函数2 交叉熵3 softmax分类1 逻辑回归回答0或11.2 Sigmod函数0.9是好人 0.1是坏人二分类1.2 逻辑回归损失函数对于分类问题，我们使用交叉殇会更有效。2 交叉熵交叉熵（Cross-Entropy）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，我们
原创
2021-06-10 17:32:33
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文章目录1 逻辑回归1.2 Sigmod函数1.2 逻辑回归损失函数2 交叉熵3 softmax分类1 逻辑回归回答0或11.2 Sigmod函数0.9是好人 0.1是坏人二分类1.2 逻辑回归损失函数对于分类问题，我们使用交叉殇会更有效。2 交叉熵交叉熵（Cross-Entropy）交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。
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2022-02-24 15:22:54
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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
