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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注意参数位已用中文描述代替。如果你想训练自己的数据集，大多情况修改他们就可以了。如果数据格式不大相同 或者 你想要修改网络结构（本文是三层全连接BP神经网络）。那么你可以试着修改其中的一些函数，试着符合你的要求。 五折交叉、模型保存等均在代码中解释，自行选择如果你没有安装pytorch，你可以尝试安装这个包的cpu版Start Locally | PyTorch如果不想安装，可以去去郭大
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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一、熵权法介绍 熵权法是一种客观赋权方法，其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。二、熵权法步骤（1）对数据进行预处理假设有n个要评价的对象，m个评价指标（已经正向化）构成的正向化矩阵如下：对数据进行标准化，标准化后的矩阵记为Z，Z中的每一个元素：判断Z矩阵中是否存在负数，如果存在的话，需要对X使用另外一种标准化方法对矩阵
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2023-06-14 07:06:52
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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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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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# 机器学习中信息熵计算公式的实现步骤
## 1. 了解信息熵的概念和意义
在介绍具体的实现步骤之前，首先需要了解什么是信息熵以及它在机器学习中的作用。
信息熵是用来度量数据集合中的不确定性或者混乱程度的指标。在决策树算法中，我们使用信息熵来衡量每个属性对于数据集合的纯度以及其对分类结果的贡献程度。信息熵越大，表示数据集合的混乱程度越高，纯度越低；信息熵越小，表示数据集合的混乱程度越低，纯度
原创
2023-08-16 06:58:03
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# 用Python计算交叉熵
## 什么是交叉熵
交叉熵（Cross-entropy）是信息理论中的一个重要概念，主要用于衡量两个概率分布之间的差异性。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常作为损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。
交叉熵的定义如下：
表示真实的概率分布，q(x)表示模型的预测概率分布。
## 交叉熵的计算
在Python中，我们可以使
原创
2023-07-24 01:12:08
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期望就是所有随机变量的均值。E(X)=X1*P（X1）+X2*P（X2）+X3*P（X3）熵：熵表示所有信息量的期望。信息量如何计算呢？概率值取Log，然后加个负号，就是信息量 I(X0)=-log（P（X0））I(X0)代表信息熵公式理解：概率越小，信息越大，概率越大，信息越小。与正常思考反着来，因为概率大，所以这条信息重要性越小，因为都知道。
使用
tensorflow交叉熵计算函数时，输入数据是没有经过
softmax或sigmoid的网络输出，交叉熵计算函数内部进行sigmoid或softmax操作。
一、tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,label
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2023-11-26 17:36:19
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二分类问题的交叉熵 在二分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entropy）损失函数。对于样本点(x,y)来说，y是真实的标签，在二分类问题中，其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 −log(yt|yp)=−(ytlog(yp)+(1−yt)log(1−yp))
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2023-08-24 12:15:21
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# 如何实现“反log计算公式 r语言”
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现“反log计算公式 r语言”的流程。可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------------------------------------- |
| 1 | 读取数据并进行对
原创
2024-03-06 03:54:37
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# 如何实现"pytorch交叉熵函数公式"
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你将教导一位刚入行的小白如何在PyTorch中实现交叉熵损失函数。这是深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题的模型训练中。本文将指导小白完成这一任务，并呈现一个整体的流程图和代码示例。
## 流程
下面是实现PyTorch交叉熵函数公式的流程图：
```mermaid
gantt
title 实现
原创
2024-03-03 06:00:32
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文章：PointRend: Image Segmentation as Rendering（CVPR2020先看了 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98351269official code： https:// github.com/facebookresearch/detectron2/ tree/master/projects/PointRend这篇文章的中心思想是将
以下内容为本人工作经验，及读《码出高效-java开发手册》的精炼总结，自己踩得坑都在该书有提及log日志在软件项目中的使用非常普遍，它主要具有以下几个作用1、记录程序运行的流程，即程序运行了哪些代码2、打印调试，即可以用日志来记录变量或者某一段逻辑3、在高并发环境下，还可以记录流量，后期可以通过ELK（包括EFK进行流量统计）4、程序出异常或者出故障时快速的定位问题，方便后期解决问题。因为线上生产
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2023-07-15 15:20:40
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交叉熵：设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是：在一定程度上，相对熵可以度量两个随机变量的“距离”，且有D(p||q) ≠D(q||p)。另外，值得一提的是，D(p||q)是必然大于等于0的。互信息：两个随机变量X，Y的互信息定义为X，Y的联合分布和各自独立分布乘积的相对熵，用I(X,Y)表示：且有I(X,Y)=D(P(X,Y)||P(X)P(Y))。下面，咱们来计算下H(Y)-I(X,Y)的结果，如下：...
原创
2021-08-04 14:20:32
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交叉熵：设p(x)、q(x)是X中取值的两个概率分布，则p对q的相对熵是：在一定程度上，相对熵可以度量两个随机变量的“距离”，且有D(p||q) ≠D(q||p)。另外，值得一提的是，D(p||q)是必然大于等于0的。互信息：两个随机变量X，Y的互信息定义为X，Y的联合分布和各自独立分布乘积的相对熵，用I(X,Y)表示：且有I(X,Y)=D(P(X,Y)||P(X)P(Y))。下面，咱们来计算下H(Y)-I(X,Y)的结果，如下：...
原创
2022-02-21 10:22:59
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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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第一步：画表格打开一张空白的EXCEL工作表，先按下图所示画出样子。图中M1:P1是合并单元格，用于填写“年”，S1:T1是合并单元格，用于填写“月”，为了醒目设置成浅蓝色底纹。 第二步：设置公式为了让第二行中的“星期”能自动显示，需要设置公式，如下：在D2单元格中输入公式=IF(WEEKDAY(DATE($M$1,$S$1,D3),2)=7,"日",WEEKDAY(DATE($M
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2023-11-27 10:40:59
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