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
转载
2024-10-30 15:42:30
11阅读
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
转载
2024-10-11 20:34:16
18阅读
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
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
转载
2024-03-06 12:29:03
236阅读
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
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
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
转载
2024-04-29 17:13:38
552阅读
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
转载
2024-01-29 16:24:14
80阅读
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．#
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
转载
2024-06-07 21:32:37
119阅读
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
转载
2023-07-03 20:31:46
90阅读
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
转载
2023-08-21 02:33:12
87阅读
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
转载
2024-05-29 08:01:07
38阅读
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）
转载
2024-06-05 07:56:15
41阅读
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
cross_entropy函数是pytorch中计算交叉熵的函数。根据源码分析，输入主要包括两部分，一个是input，是维度为（batch_size，class）的矩阵，class表示分类的数量，这个就表示模型输出的预测结果；另一个是target，是维度为（batch_size）的一维向量，表示每个样本
转载
2023-08-29 07:27:51
424阅读
交叉熵损失函数是机器学习中一个常见的损失函数，用来衡量目标与预测值之间的差距，看着公式能感觉到确实有种在衡量差距的感觉，但是又说不出为什么有这种作用。下面从信息量-信息熵-交叉熵的步骤来看交叉熵公式的意义。信息量信息量是我们能获得未知信息的多少，比如我说周杰伦某天开演唱会，这件事信息量就很小，因为演唱会哪天开已经公布了，这件事发生的概率很大，不用我说你也知道。但是我如果说周杰伦出轨了，这件事的信息
转载
2024-08-14 09:38:04
41阅读
在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：实现方式1：criterion=nn.CrossEntropyLoss()
loss=criterion(input,target)实现方式2:#对输出值进行计算softmax，并取对数,而这个output是需要在神经网络模型的
转载
2023-06-20 17:24:04
365阅读
之前虽然使用过cross-entropy函数，但是并不知道它代表的实际意义，只是知道的其能够进行loss计算，这次从其根源的意义做一个总结，来加深对cross-entropy的理解；一、熵对于交叉熵，我们首先要直到熵神马意思；熵的意义是一个事件A的自信息量，也就是A包含多少信息。对于事件A，越难发生，发生的概率越小，包含的信息量就越大； 例如，中国队世界杯夺冠，巴西队世界杯夺冠，肯定前者包含的信息
转载
2024-06-13 18:36:59
39阅读
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
转载
2023-08-22 12:08:30
149阅读
