记录一下自己的笔记。1.信息熵首先是信息量的定义，根据信息论原理得出。。 这里一开始就给出了负号，保证 I(x)>=0.信息熵就是信息量的数学期望。2.KL散度（相对熵）中间还有一个条件熵，略过了。。 这里对应就是我们机器学习中的P(X)真实分布，Q(X)预测分布。 从式中得知，KL越少就是表示两个分布越接近。 在机器学习中，我们的目的就是将Q(x)无限接近P(x). 其中Dkl可以证明是非
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2024-10-17 11:10:01
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本文介绍交叉熵的概念，涉及到信息量、熵、相对熵、交叉熵； 信息量 信息量是用来衡量一个事件发生的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则信息携带的信息量则越小； 假设$X$是一个离散随机变量，其取值为集合$X=x_0, x_1, \cdots,x_n$，其概率分布函数为： \[ p(x) ...
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2021-04-25 10:50:00
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定义在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真
原创
2023-05-17 15:27:06
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觉得介绍的很不错，好东西推荐给大
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2022-08-12 21:23:44
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熵其实是信息量的期望值，它是一个随机变量的确定性的度量。熵越大，变量的取值越不确定，反之就越确定交叉熵是一个在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,p(x)=Pr(X=x),x∈X，我们定义事件X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))
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2023-11-29 09:05:05
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交叉熵（Cross Entropy）交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平方差（Mean Squared Error），定义如下。image.png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Tensor.
原创
2021-08-12 22:36:06
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内容参考：Tensorflow四种交叉熵函数计算公式：tf.nn.cross_entropyTensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用交叉熵（Cross Entropy）交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平方差（Mean Squared Error），定义如下。注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid
原创
2021-08-12 22:36:15
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Cross Entropy 交叉熵，网上有很多准确且专业的讲解文章，但可不可以用简单的方式告诉我啥是Cross Entropy呢？PS：本文仅作学习过程的记录与讨论Cross Entropy：一般是用来量化两个概率分布之间差异的损失函数（多用于分类问题）。举个例子，在多分类问题中，一个物体所属于不同类别的真实分布p如下：真实的分类概率也就是说，真实的分类是这个物体属于Class B。
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2022-04-29 15:36:14
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一、简介 在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n，设置n个输出节点，这样每个样本神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果，然后我们运用激活
F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数，一般用于在全连接层之后，做loss的计算。 其中x是二维张量，是全连接层
原创
2023-01-16 23:30:43
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对多分类问题（multi-class），通常使用 cross-entropy 作为 loss function。cross entropy 最早是信息论（information theory）中的概念，由信息熵（information entropy，与压缩比率有关）变化而来，然后被用到很多地方，包括通信，纠错码，博弈论和机器学习等。交叉熵与信息熵的关系请见：机器学习基础（六）—— 交叉熵代价函数
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2017-03-11 09:52:00
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PyTorch、人工智能、损失函数、交叉熵、Softmax
原创
2024-04-24 11:46:15
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1.Cross_entropy公式及导数推导损失函数： a=σ(z), where z=wx+b利用SGD等算法优化损失函数，通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数： 对两个参数权重和偏置进行求偏导： 推导过程如下(关于偏置的推导是一样的)： Note：这个推导中利用了sigmoid激活函数求导，才化简成最后的结果的。sigmoid求导详解2.分析交叉熵...
原创
2021-08-26 13:43:33
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一、熵1、混乱程度，不确定性，信息量？不同的人对熵有不同的解释：混乱程度，不确定性，惊奇程度，不可预测性，信息量等等，面对如此多的解释，第一次接触时难免困惑。本文第一部分，让我们先一起搞明白 熵 究竟是什么？信息论中熵的概念首次被香农提出，目的是寻找一种高效/无损地编码信息的方法：以编码后数据的平均长度来衡量高效性，平均长度越小越高效；同时还需满足“无损”的条件，即编码后不能有原始信息的丢失。这样
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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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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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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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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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
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2024-06-13 18:36:59
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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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