在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集使用手动切分的验证集 一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能．具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例．#
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
二分类和多分类交叉熵函数区别详解写在前面查了下百度，交叉熵，是度量两个分布间差异的概念。而在我们神经网络中，两个分布也就是y的真实值分布和预测值分布。当两个分布越接近时，其交叉熵值也就越小。根据上面知识，也就转化为我们需要解决让预测值和真实值尽可能接近的问题，而这正与概率论数理统计中的最大似然分布一脉相承，进而目标转化为确定值的分布和求解最大似然估计问题。二分类问题表示分类任务中有两个类别，比如我
1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为：其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+b 】。在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新w和b，因此需要计算代价函数对w和b的导数：然后更新w、b：w <—— w - η* ∂C/∂w = w
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2024-08-05 11:43:10
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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：模型一的输出为：pred_y1=[0.8,0.2] 模型二的输出为：pred_y2=[0.6,0.4] 需要注意的是，这里的数值已经经过了sigmoid激活函数（为什么要这么说，这对于后面理解pyt
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2024-10-11 20:34:16
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参考地址：1、TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解2、tf中交叉熵计算3、损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系(详细介绍了信息、信息熵等基本原理)正文一、tf.nn.的交叉熵损失函数：TensorFlow针对分类问题，实现了四个交叉熵函数，分别是tf.n
# 使用 Keras 实现加权交叉熵
在深度学习的许多应用中，数据集往往是不平衡的。这种情况下，常规的交叉熵损失函数可能会导致模型偏向于预测更常见的类别，而忽略较不常见的类别。为了解决这个问题，我们可以使用加权交叉熵（Weighted Cross-Entropy），它通过为不同类别分配不同的权重来平衡损失。
本文将介绍如何在 Keras 中实现加权交叉熵，并提供代码示例。最后，我们会用流程图和
原创
2024-10-10 03:55:31
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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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交叉熵（cross entropy）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。1 信息量假设XX是一个离散型随机变量，其取值集合为χχ,概率分布函数p(x)=Pr(X=x),x∈χp(x)=Pr(X=x),x∈χ,则定义事件X=x0X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))I(x0)=−log(p(x0))由于是概率所以p(x0)p(x0)的
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2024-03-06 12:29:03
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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
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2024-10-30 15:42:30
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首先，热力学中的“熵”和我们要说的机器学习中的也就是信息学中的“熵”是不一样的。记得高中化学老说说过，熵越大说明状态越不稳定，气态的熵就大于固态的熵。但是现在要说的“熵”就不一样了。本文主要的内容：熵-->相对熵(KL散度)-->交叉熵。先来总结一下：熵（信息熵）表示事件所含信息量的大小。熵越大，所含信息量越大。相对熵（KL散度）衡量两个分布的差异交叉熵KL散度=交叉熵−信息熵，所以当
交叉熵loss function, 多么熟悉的名字! 做过机器学习中分类任务的炼丹师应该随口就能说出这两种loss函数: categorical cross entropy 和 binary cross entropy,以下简称CE和BCE. 关于这两个函数, 想必大家听得最多的俗语或忠告就是:"CE用于多分类, BCE适用于二分类, 千万别用混了." 对于BCE前边的那个bina
tensorflow中自带四种交叉熵函数，可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits()
tf.nn.weighted_cross_ent
交叉熵：crossentropy。交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的]
原创
2022-09-11 00:53:45
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pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数和标签平滑函数F.cross_entropy先来讲下基本的交叉熵cross_entropy，官网如下：torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentationtorch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=Non
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2024-04-29 17:13:38
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一、交叉熵参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055信息熵： 表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。公式如下：相对熵： 又称KL散度，用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。在机器学习中，p(x)从常用于描述样本的真实分布，而q(x)常用于表示预测的分布。KL
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2024-01-29 16:24:14
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多尺度样本熵及其MATLAB实现方法随着人们对信号处理技术的不断深入研究和发展，在信号非线性、非高斯的情况下，熵的概念成为一种很重要的测量信号复杂度的度量方式。多尺度熵是指在多个尺度范围内测量信号复杂度的一种方法。本文将介绍多尺度样本熵的概念及其MATLAB实现方法。多尺度样本熵简介多尺度样本熵是一种基于样本熵的多尺度分析方法，综合了多尺度和非线性特征的度量。在计算多尺度样本熵时，先对信号进行小波
在随机森林和决策树中，存在两种模型表现：训练集上和测试集上的表现。在建模过程中，追求模型在测试集上表现最优，因此模型的评价指标往往是用来衡量模型在测试集上的表现。然而逻辑回归有着基于训练数据求解参数的需求，并且希望训练出来的模型能够尽可能的拟合训练数据，即模型在训练集上的预测准确率越靠近100%越好。因此使用“损失函数”这个评估指标，来衡量参数的优劣，即这一参数能否是模型在训练集上表现优异。 如果
杂乱！！stacking的理解：多个数据的和在一起——>预测新的内容还有一种结合策略是使用另外一个机器学习算法来将个体机器学习器的结果结合在一起，这个方法就是Stacking。算法示意：（思路：不断的train test 与predict进行比较）如何使得后期的模型拟合更好： 5. 次级模型尽量选择简单的线性模型 6. 利用K折交叉验证 个人理解： 运用同一个组，分别取组内其余数据（n-1）
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2024-06-05 07:56:15
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目录1.信息论1.1.信息量 1.2.熵 1.3.KL散度（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（cross entropy）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。同时，交叉熵也是信息论中的一个概
