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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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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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
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2024-08-14 09:38:04
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前言说明：本文只讨论Logistic回归的交叉熵，对Softmax回归的交叉熵类似。 minist手写数字识别就是用交叉熵作为代价函数。 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 】
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2023-12-21 21:46:08
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损失函数引言BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss总结参考 引言这里主要讲述pytorch中的几种交叉熵损失类，熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。公式为：在pytorch中，损失可以通过函数或者类来计算，这里BCELoss、BCEWithLogits
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2023-08-20 17:10:31
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在统计学中，损失函数是一种衡量损失和错误（这种损失与“错误地”估计有关，如费用或者设备的损失）程度的函数。假设某样本的实际输出为a，而预计的输出为y，则y与a之间存在偏差，深度学习的目的即是通过不断地训练迭代，使得a越来越接近y，即 a - y →0，而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程。 常见的损失函数为两种，一种是均方差函数，另一种是交叉熵函数。对于深度学习而言，交叉熵函数
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2024-01-19 15:55:19
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?交叉熵损失函数原理详解❤️ 信息论1️⃣ 信息量2️⃣ 熵3️⃣ 相对熵（KL散度）4️⃣ 交叉熵Ⓜ️机器学习中交叉熵的应用1️⃣ 为什么要用交叉熵做loss函数？2️⃣ 交叉熵在单分类问题中的使用3️⃣ 交叉熵在多分类问题中的使用㊗️总结 ⚡最近面临找工作，被面试官问得体无完肤。踏入机器学习领域时间较短，此类基本的问题虽然在实际工作和代码开发中不曾深入，但是对于应对面试和后续的一些复杂模型的
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2024-01-12 23:12:33
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一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离： 我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成交叉熵要求的概率分布得分。在TensorFlow中，Softmax回归的参数被去掉了，只是一个额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分
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2023-10-18 17:44:53
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通过上一篇 13 驯兽师：神经网络调教综述，对神经网络的调教有了一个整体印象，本篇从学习缓慢这一常见问题入手，根据Michael Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》chap3 Improving the way neural networks learn中的建议，引入交叉熵损失函数，并分析它是如何克服学习缓慢问题。 “严
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2024-08-23 09:14:55
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文章目录前言一、交叉熵是什么？二、解决sigmoid激活函数的问题2.1.sigmoid损失函数存在的问题2.2.构造新函数——交叉熵三、从极大似然估计推导四、从KL散度推导总结 前言最近在学习自然语言处理，其中大量模型涉及到了用softmax层作为输出，再用交叉熵（cross-entropy loss）作为损失函数。 在此回忆一下交叉熵损失函数，并从3个方面：为了解决sigmoid激活函数的问
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2023-11-30 10:04:59
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1、交叉熵损失函数交叉熵损失函数： 在二分类问题中，该函数通常对应： 其中表示样本i的标签，正确为1，错误为0.表示样本i预测为正确的概率。交叉熵损失函数常被用于分类任务中，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。将神经网络最后一层的输出通过Softmax方法转换为概率分布再与真实类别的 one-hot 形式进行交叉熵的计算。使用p
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2023-12-12 14:43:54
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# 使用Python实现交叉熵函数
交叉熵是机器学习中常用的损失函数，尤其是在分类问题中。它衡量了两个概率分布之间的差异，尤其是一个分布是模型的输出，而另一个分布是真实标签。在这篇文章中，我将引导你一步一步地用Python实现交叉熵函数。
## 流程概述
下面是实现交叉熵函数的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-08-29 08:59:21
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目录Logistic Regression交叉熵多分类问题全连接层激活函数与GPU加速不同激活函数GPU加速模型测试Visdom可视化介绍安装visdom画一条线visdom画多条线visdom直接展示tensor类型图像，和label Logistic Regression逻辑回归用于分类问题的预测。 为什么分类问题不用以最小化准确率的目标来训练? 可能会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题。 为什
原博主讲的很清楚，此处我只修改了几个公式（应该是笔误造成的）交叉熵损失函数原理详解交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)是分类问题中经常使用的一种损失函数，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。交叉熵简介交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布
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2024-01-04 06:14:45
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目录0. 前言1.损失函数（Loss Function）1.1 损失项1.2 正则化项2. 交叉熵损失函数2.1 softmax2.2 交叉熵 0. 前言有段时间没写博客了，前段时间主要是在精读一些计算机视觉的论文（比如yolov1），以及学cs231n这门AI和计算机视觉领域的经典课程。我发现很多事情不能着急，质变需要量变的积累，违背事物发展的客观规律，往往适得其反。今天在学习cs231n的时
深度学习中交叉熵损失函数背景，公式推导详解首先，我们来看下交叉熵损失函数的表达式： 其中上面那个方程式是用于计算最后一层激活函数为softmax函数的交叉熵损失函数，下面这个是用于计算最后一层激活函数为sigmoid函数的交叉熵损失函数。 下面我将从为什么使用交叉熵函数、交叉熵函数数学推导、为什么对于sigmoid和softmax两个函数的交叉熵损失函数有差别这三个方面来讲讲我的理解：一、为什么使
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2023-12-10 16:34:31
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在深度学习网络训练中，交叉熵损失是一种经常使用的损失函数，这篇文章里我们来推导一下交叉熵损失关于网络输出z的导数，由于二分类是多分类的特殊情况，我们直接介绍多分类的推导过程。一、Softmax交叉熵损失求导基于softmax的多分类交叉熵公式为其中表示类别总数，包含背景类别，通过计算得到，是网络的输出。是真实标签，通常由one-hot形式编码，单独一个样本的标签如下:表示这个样本属于类。 我们拿1
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2024-04-03 08:57:54
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在机器学习中一些分类问题通常以交叉熵作为损失函数，有必要系统的了解一下熵与交叉熵。1. 熵 熵是一个很抽象的概念，在百度百科中的解释是–熵本质是一个系统“内在的混乱程度”。 更具体地，可以理解为一件事发生概率P的确定性。比如当P=0一定不发生或者P=1一定发生时，熵最小为0；当P=0.5最不确定发生或者不发生时熵最大为1。即一件事情越难猜测发生或者不发生时熵就越大，越好猜测的熵就越小。熵的公式：H
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2024-04-17 16:09:05
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说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式：L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)] L=−[ylog y^+(1−y)log (1−y^)] 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其
交叉熵损失函数交叉熵的几种表达形式Binary CrossEntropyCategorical CrossEntropy对数似然函数与交叉熵的关系均方误差与交叉熵误差(sigmoid为激活函数)均方误差(MSE)与梯度更新交叉熵误差与梯度更新对比与结论多分类交叉熵函数的梯度更新(softmax为激活函数)References交叉熵损失函数交叉熵损失函数常作为深度学习分类任务的损失函数，本文主要对交
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2024-03-15 23:35:45
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