PyTorch-05神经网络与全连接（Logistic Regression逻辑回归、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层（MLP网络层）、激活函数与GPU加速、测试（validation performance）、Visdom可视化）一、Logistic Regression逻辑回归Logistic Regression现在完全被classification分类的相关概念给代替掉了。这
问题引入在之前的文章中也说过为啥LR用sigmod函数，这里着重比较MSE以及交叉熵，关于LR为啥用sigmod函数，分类问题中为啥用交叉熵这些问题，在这里和这里可以找到。问题解答首先来看两者的表达式：可以看到，对于分类问题，实际的标签为0和1，那么交叉熵很多项是不用算的，举个例子， 实际标签是[1,0,0],模型预测得到的概率是[0.9,0.4,0.3],那么交叉熵损失函数的结果是 1log(0
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2021-01-29 20:18:53
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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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Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=N
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. 什么是熵(Entropy)1.1. 信息量1.2. 熵1.3. 相对熵（KL散度）1.4. 交叉熵2. 总结交叉熵（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. 什么是熵(Entropy)1.1. 信息量首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下：事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。仅凭直
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2024-03-25 21:53:54
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目录从熵到交叉熵损失函数的理解说在前面熵(Entropy)相对熵(KL散度 Kullback-Leibler Divergence)交叉熵(Cross Entropy)机器学习中交叉熵的应用参考博客从熵到交叉熵损失函数的理解说在前面首先，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
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2024-02-27 14:10:52
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【内容简介】使用一个现实中直观的例子详解信息熵、交叉熵及相对熵的核心概念，读完后，希望能帮助你建立起这三个概念的固有直觉，不再疑惑。要完成题目的最终解释，必须从熵这个神奇的概念开始讲起。1什么是熵-Entropy词源—最初来源于热力学Entropy来源于希腊语，原意：内向，即：一个系统不受外部干扰时往内部稳定状态发展的特性。定义的其实是一个热力学的系统变化的趋势。1923年，德国科学家普朗克来中国
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2020-11-24 16:40:48
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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？ 2.什么是熵？ 可以看出，当两种取值的可能性相等时，不确定度最大（此时没有任何先验知识），这个结论可以推广到多种取值的情况。在图中也可以看出，当p=0或1时，
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2018-05-10 16:59:00
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上一篇译文《香农熵》中介绍了熵的由来及其计算公式的产生，这篇译文介.
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2022-08-04 22:48:42
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关于交叉熵的定义与解释，请看这篇文章：
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1618702220267847958&wfr=spider&for=pc
给定一个策略, 交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值。更普遍的说，交叉熵用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出成本的大小。交叉的字面意思在于：真
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2021-07-09 14:53:47
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什么是交叉熵交叉熵（Cross-entropy）是信息论中一个常用的度量方式，常用于衡量两个概率分布之间的差异。在机器学习中，交叉熵常用于衡量真实概率分布与预测概率分布之间的差异，用于评估分类模型的性能。假设有两个概率分布 P 和Q，则它们的交叉熵为：其中，P(x) 表示事件 x 在真实分布中的概率，Q(x) 表示事件x 在预测分布中的概率，log 表示自然对数。交叉熵越小，表示预测分布越接近真实
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2023-09-25 08:54:31
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交叉熵损失函数（Cross Entropy） 一般来说，Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，十分有效。 说到分类问题，与之相关的还有回归问题，简述两者区别： 回归问题，目标是找到最优拟合，用于预测连续值，一般以区间的形式输出，如预测价格在哪个范围、比赛可能胜利的场数等。其中，y_hat表示预测值，y表示真实值，二者差值表示损失。常见的算法是线性回归（LR）。 分类问题，目标
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2023-08-25 21:04:17
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交叉熵
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2021-07-17 00:34:00
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sigmoid 函数结合交叉熵反向传播推导
sigmoid(x) 函数定义:\[\begin{align*}\sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\
{\sigma \prime (x)} &= \sigma(x)(1-\sigma(x))
\end{align*}
\]令 \(z=w \cdot x\), 逻
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2023-07-03 20:31:46
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给定一个策略, 交叉熵就是在该策略下猜中颜色所需要的问题的期望值。更普遍的说，交叉熵用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出成本的大小。交叉的字面意思在于：真实分布与非真实分布的交叉。
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2022-02-03 10:59:29
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信息论交叉熵是信息论中的一个概念下面将介绍信息量、熵、相对熵（KL散度）、交叉熵这四个概念。1. 信息量假设是一个离散型随机变量，其取值集合为，其概率分布函数, 则定义事件的信息量为： 图像如下：横轴：; 纵轴： 【（横轴代表事件发生的概率，范围[0,1]，所以上面的信息量与图像只取下图中的粉色段）】事件x发生的概率越大，其包含的信息量越少 2. 熵计算方法
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2024-05-29 08:01:07
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关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵（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。以前做一些分类问题的时候，没有过多的注意，直接调用现成的库，用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络（GANs），用到了交叉熵，发现自己对交叉熵的理解有些模糊，不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点，才算透彻的理解了，特地记录下来，以便日
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2023-08-21 02:33:12
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问题引入大家最熟悉的莫过于LR模型了，LR模型用的激活函数是sigmod，使用的损失函数是交叉熵，但是它为啥不用MSE呢，按理说MSE也可以刻画预测和实际值的偏差大小呀？问题解答LR的基本表达形式如下：使用交叉熵作为损失函数的梯度下降更新求导的结果如下：首先得到损失函数如下：计算梯度如下：如果我们使用MSE作为损失函数的话，那损失函数以及求导的结果如下所示：可以看到使用MSE作为损失函数的话，它的
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2021-01-29 20:28:38
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