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
二分类和多分类交叉熵函数区别详解写在前面查了下百度，交叉熵，是度量两个分布间差异的概念。而在我们神经网络中，两个分布也就是y的真实值分布和预测值分布。当两个分布越接近时，其交叉熵值也就越小。根据上面知识，也就转化为我们需要解决让预测值和真实值尽可能接近的问题，而这正与概率论数理统计中的最大似然分布一脉相承，进而目标转化为确定值的分布和求解最大似然估计问题。二分类问题表示分类任务中有两个类别，比如我
最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作是多分类交叉熵的一个特例，只不过在PyTorch中对应方法的实现方式不同（不同之处将在正文详细讲解）。好了，废话少叙，正文
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2023-08-11 14:18:11
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介绍? 本实验主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为 1 。因此，我们还介绍了如何利用 Softmax 函数，处理神经网络的输出，使其满足损失函数的格式要求。知识点??二分类和多分类?交叉熵损失?
目录标题常见的损失函数1、分类任务1.1 多分类任务1.2 二分类任务2、 回归任务2.1 MAE损失2.2 MSE损失2.3 smooth L1损失总结 常见的损失函数损失函数：衡量模型参数的质量的函数，衡量方式是比较网络输出和真实输出的差异。ybar与y 之间的差异 损失函数、代价函数、目标函数、误差函数 虽然叫法不同，但都是一样的。1、分类任务在分类任务中最多使用的是交叉熵损失函数，下面分
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2024-05-29 02:09:59
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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．#
前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，第一篇说明原理，第二篇说明用法。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
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2023-12-27 20:34:19
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文章目录1、pytorch损失函数之nn.BCELoss()（二进制交叉熵)1.1 是什么？思考1.2 怎么代码实现和代码使用？1.3 推导过程分析交叉熵作为损失函数的梯度情况：举一个sigmoid导致的梯度消失的MSE损失的例子1.3 应用场景1.3.1 二分类1.3.2 多分类三分类多分类的具体过程1.3.3 位置的回归1.3.4 用途的一个示例2、BCEWithLogitsLoss 简而言
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2024-05-31 10:06:30
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目录tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 计算给定logits的sigmoid交叉熵。tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 计算加权交叉熵tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 计算logits和labels之间的softmax交叉熵 tf.nn.sp
# PyTorch 多类别分类教程
在机器学习尤其是深度学习领域，多类别分类是一个常见的任务。本文将以 PyTorch 框架为基础，带你逐步实现一个多类别分类的模型。我们将详细讲解每个步骤所需的代码和操作。为了更好地组织思路，以下是整个过程的概述：
## 1. 流程概述
以下是实现 PyTorch 多类别分类的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 03:18:08
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nn.BCELoss1、nn.BCELoss2、使用场景3、nn.BCELoss 计算公式4、torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 与 nn.BCELoss() 的区别5、torch.nn.BCELoss() 函数6、torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 函数 1、nn.BCELoss
nn.BCELoss() 是 二元交叉熵损失函数 （Binary Cr
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2023-12-07 17:25:42
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进行二分类或多分类问题时，在众多损失函数中交叉熵损失函数较为常用。下面的内容将以这三个问题来展开什么是交叉熵损失以图片分类问题为例，理解交叉熵损失函数从0开始实现交叉熵损失函数1，什么是交叉熵损失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间的差异性p(x)表示样本的真实分布，q(x)表示模型所预测的分布**交叉熵能够衡量同一个随机变量中的两个不同概率分布的差异程度，在机器学习中就表示
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2023-11-26 19:45:29
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目录1 交叉熵损失函数2 二元交叉熵损失函数2.1 torch.nn.BCELoss()2.2 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()3 参考文献 1 交叉熵损失函数 在之前的损失函数介绍中已经解释过，什么是交叉熵损失函数以及其数学原理（【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍）。在多分类问题中输出层的函数是函数， 在二分类问题中输出
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2024-06-10 01:39:52
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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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3.5 损失函数 损失函数：也称模型的负反馈，是数据输入到模型当中，产生的结果与真实标签的评价指标，我们的模型可以按照损失函数的目标来做出改进。3.5.1 二分类交叉熵损失函数torch.nn.BCELoss(weight = None, size_average = None, reduce = None, reduction = 'mean')功能：计算二分类任务时的交叉熵（Cross En
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2023-10-03 15:05:42
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文章目录1 一些细碎代码1.1 Cross Entropy1.2 Mini-batch: batch_size=32 示例3 作业任务描述查看数据进行建模提交Kaggle总结 1 一些细碎代码1.1 Cross Entropy一个样本的交叉熵，使用numpy实现：import numpy as np
y = np.array([1, 0, 0]) # one-hot编码，该样本属于第一类
z
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2024-08-05 21:20:29
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多分类中，只对目标正样本求loss，其余不管。知乎的这篇文章讲的也挺好：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485多分类：(2) 多分类多分类的情况实际上就是对二分类的扩展：其中：现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值：模型1：对所有样本的loss求平均：模型2： 对所有样本的loss求平均：可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效
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2023-10-20 19:16:17
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# 交叉熵与 PyTorch：深度学习中的核心概念
## 引言
在深度学习中，损失函数的选择对模型的训练和性能至关重要。交叉熵（Cross-Entropy）作为一种常用的损失函数，广泛应用于分类问题中。本文将介绍交叉熵的基本概念，如何在 PyTorch 中使用交叉熵损失函数，并通过代码示例帮助读者更好地理解其实际应用。
## 什么是交叉熵？
交叉熵是一种测量两个概率分布之间差异的指标。假设
# 实现"pytorch交叉熵"的教程
## 步骤概览
首先，让我们来看一下整个实现"pytorch交叉熵"的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建模型 |
| 3 | 准备数据 |
| 4 | 定义损失函数 |
| 5 | 训练模型 |
| 6 | 测试模型 |
接下来，我们将逐步进行这些操作，为小白开发者详细讲解每一步需
原创
2024-03-25 06:45:51
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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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