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
本文是Li和Lee关于一维最小交叉熵图像阈值分割的原文。这里进行了简单翻译，有不足的地方请大家一起讨论完善。后续有文章对信息熵学进行初窥，敬请期待。摘要：通过最小化图像与其部分区域之间的交叉熵解决了图像分割中的阈值选取问题。其中交叉熵基于两幅图像之间的像素运算得到，同时提出一种基于统计直方图的实现算法。该方法提出了一种信息理论意义上针对二值图像的
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2023-10-23 11:42:10
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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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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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文章目录sigmoid交叉熵二值交叉熵损失小结稀疏softmax交叉熵分类交叉熵 sigmoid交叉熵具体地，在离散分类任务中衡量概率分布的误差，输出层不需要使用激活函数。特别地注意：用来处理每个类别独立但不互斥的情况tf.nn.sigmoid_cross_entropy(labels=None,logits=None,name=None) 这里的logits参数表示未经过概率处理的值。返回的s
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2024-07-01 05:51:45
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读懂交叉熵损失函数1，什么是交叉熵损失2，以图片分类问题为例，理解交叉熵损失函数3，从0开始实现交叉熵损失函数4，[结合视频讲解](https://www.bilibili.com/video/BV1Kv4y1u7e9/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=58928a34d900be2791956c8ede550dce
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2024-05-16 11:22:51
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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
原创
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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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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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。
原创
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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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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原创
2023-10-30 17:29:43
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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
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2023-08-29 07:27:51
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导语在统计学中，损失函数是一种衡量系统错误程度的函数。而在有监督学习模型里，损失函数则是衡量模型对样本预测值与样本真实标签之间差异程度的方法。最近用到了交叉熵，觉得有必要弄明白交叉熵到底是什么原理及优势，因此查了查资料，并结合个人理解在这里做一下讲解，如有疏漏谬误之处还请各位看官多多指教。在这之前，先讲讲交叉熵是什么。交叉熵，我们不妨先拆开来看：交叉与熵。字面意思可以这么理解：两种以熵来计量的东西
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
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2023-06-20 17:24:04
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