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：模型一的输出为：pred_y1=[0.8,0.2] 模型二的输出为：pred_y2=[0.6,0.4] 需要注意的是，这里的数值已经经过了sigmoid激活函数（为什么要这么说，这对于后面理解pyt
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2024-10-11 20:34:16
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参考地址：1、TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)·理解2、tf中交叉熵计算3、损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系(详细介绍了信息、信息熵等基本原理)正文一、tf.nn.的交叉熵损失函数：TensorFlow针对分类问题，实现了四个交叉熵函数，分别是tf.n
pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数和标签平滑函数F.cross_entropy先来讲下基本的交叉熵cross_entropy，官网如下：torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentationtorch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=Non
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2024-04-29 17:13:38
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目录1.信息论1.1.信息量 1.2.熵 1.3.KL散度（相对熵）1.4.交叉熵2.交叉熵的类型2.1.多分类交叉熵2.2.二分类交叉熵3.学习过程（以二分类为例）3.1.第一项求偏导3.2.第二项求偏导3.3.第三项求导3.4.计算结果1.信息论交叉熵（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。同时，交叉熵也是信息论中的一个概
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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一、交叉熵参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055信息熵： 表示随机变量不确定的度量，是对所有可能发生的事件产生的信息量的期望。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。公式如下：相对熵： 又称KL散度，用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。在机器学习中，p(x)从常用于描述样本的真实分布，而q(x)常用于表示预测的分布。KL
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2024-01-29 16:24:14
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一、对多分类函数tf.nn.softmax()与交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()的认识这俩函数看着就有关系，前缀都是tf.nn.softmax,那么各自的作用是什么呢？ 首先看这俩函数的参数，前者是logits,后者也
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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# 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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# 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
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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引言：在使用pytorch中的损失函数时，经常会使用到：nn.CrossEntropyLoss()该损失函数整合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()，常用于训练分类任务。特别是在神经网络做分类问题时，经常使用交叉熵作为损失函数，此外，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。我们用神经网络最后一层输出的情况，来看
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2023-08-11 15:20:22
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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。1 信息量假设XX是一个离散型随机变量，其取值集合为χχ,概率分布函数p(x)=Pr(X=x),x∈χp(x)=Pr(X=x),x∈χ,则定义事件X=x0X=x0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))I(x0)=−log(p(x0))由于是概率所以p(x0)p(x0)的
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2024-03-06 12:29:03
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交叉熵交叉熵的原理为什么使用交叉熵引出交叉熵交叉熵的实际使用 交叉熵的原理为什么使用交叉熵当我们使用sigmoid函数作为激活函数,计算损失值时所用到的函数是二次代价函数(真实值减去与测试的平方),调整权值时的快慢与激活函数的导数有关. 当损失值较大的时候,应该调整的快一些, 当损失值较小的时候,可以调整的慢一些. 但是,使用二次代价函数,并不能实现这个功能.引出交叉熵因此改变计算损失值的代价函
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2023-10-15 11:20:23
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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?
pytorch之交叉熵损失函数一、交叉熵Pytorch中计算的交叉熵并不是采用 而是它是交叉熵的另外一种方式。 Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 实际等同于： CrossEntropyLoss()=log_softmax() + NLLLoss() 交叉熵损失函数是常常用来来解决C分类问题的，需要给函数提
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2024-02-04 22:27:20
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目录1. 交叉熵详解1.1 信息量1.2 熵1.3 相对熵（KL散度）1.4 交叉熵1.5 小结2. 交叉熵的应用（pytorch中） 2.1 交叉熵在分类任务中的计算过程2.2 log_softmax()函数2.3 nll_loss()函数2.4 cross_entropy()函数2.5 函数的其
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2023-09-08 12:46:10
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# Pytorch自定义带权重的交叉熵
在深度学习中，交叉熵是一种常用的损失函数，用于评估模型预测结果与真实标签之间的差距。然而，对于一些特定的任务，我们可能希望给不同类别的标签赋予不同的权重，以便更好地训练模型。在Pytorch中，我们可以自定义带权重的交叉熵损失函数来实现这一目的。
## 原理介绍
交叉熵损失函数通常用于多分类任务，在Pytorch中可以通过`torch.nn.Cross
原创
2024-04-02 06:18:09
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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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信息量熵：对所有可能事件所带来的信息量求期望交叉熵：衡量两个分布更相似否？（在大小上，类似于点积）
它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。参考文献
引言
在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()
该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和
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2023-10-05 11:38:43
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