导读：本文解读了一种自适应的损失函数，演示了它随着迭代次数的增加，最终找出最佳拟合线的过程。作者Saptashwa Bhattacharyya。
最近，我看到一篇由Jon Barron在CVPR 2019中提出的关于为机器学习问题开发一个鲁棒、自适应的损失函数的文章。本文是对 A General and Adaptive Robust Loss Function 一些必要
计算图与动态图机制 文章目录计算图与动态图机制1. 计算图2. Pytorch的动态图 1. 计算图计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点（Node）和边（Edge）结点表示数据，如向量，矩阵，张量。边表示运算，如加减乘除卷积等用计算图表示：将原来的计算拆分成 采用运算法的优势是令梯度的计算更加方便，下面来看一下y对w求导的过程。 y对w求导一共包含两项内容，分别是y对a求导和
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2023-10-29 19:10:16
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损失函数，也可叫做 目标函数、代价函数 等，其意义不是完全一致，但是大体相同，不必纠结概念 常见 损失函数 0-1 损失：Zero-one loss预测与实际相等为 0，不相等为 1；缺点：定义太过严格，比如预测为 0.99，实际为 1，显然预测没问题，但是上述损失为 1应用：不常用感知损失：Perceptron Loss它是对 0-1 损失的改进，允许有一定的误差
# 使用 PyTorch 计算熵的详细指南
计算熵（Entropy）在信息论和机器学习中是一个重要的概念。它可以用于衡量信息的无序程度或者不确定性。本文将带你了解如何使用 PyTorch 计算熵，包括流程步骤及详细的代码实现。
## 1. 计算熵的流程
下面的表格展示了计算熵的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
# PyTorch条件熵的实现
## 引言
在机器学习中，条件熵是衡量随机变量X在另一个随机变量Y给定条件下的不确定性的度量。PyTorch是一个流行的深度学习库，可以在其中实现条件熵。本文将指导一位刚入行的小白如何使用PyTorch来计算条件熵。
## 流程概述
下面是实现PyTorch条件熵的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2
原创
2023-08-02 11:55:35
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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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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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在之前的这篇文章中，我们介绍了PyTorch中的交叉熵损失函数的具体使用方法（传送门），并举了大量的栗子进行解释。在此基础上，就可以尝试对交叉熵进行魔改啦~CrossEntropyLoss到底做了什么？吃瓜群众：那说一下魔改的具体内容呗...别着急，在开始魔改之前，需要花些篇幅介绍下在PyTorch中的CrossEntropyLoss内部所做的事情。这是官方给出的关于CrossEntropyLos
# 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
在深度学习与机器学习的领域中，“信息熵”常是分析模型不确定性和信息量的重要工具。PyTorch作为一种灵活且强大的深度学习框架，其在信息熵计算中的应用也十分广泛。接下来，我们将逐步探讨如何在PyTorch中计算信息熵，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南、绩效优化的详细过程。
### 环境准备
首先，你需要为你的项目准备一个合适的环境。确保你系统中已安装Python和PyTor
PyTorch的信息熵是衡量模型在分类任务中不确定性的重要指标。下面将详细探讨如何解决与PyTorch中信息熵相关的问题，涵盖不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等内容。
## 版本对比
### 特性差异
| 版本 | 特性 | 发布日期 |
|-------|----------------
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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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485交叉熵损失函数经常用于分类问题中，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，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。交叉熵损失函数优点在用梯度下降法做参数更新的时候，模型学习的速度取决于两个值：一、学习率；
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2023-12-21 22:46:31
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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?
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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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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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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## 多尺度熵在深度学习中的应用
在深度学习领域中，熵是一个重要的概念，它可以帮助我们评估数据的复杂性和不确定性。在图像处理中，多尺度熵是一种常用的技术，可以帮助我们更好地理解图像的结构和特征。本文将介绍在PyTorch中如何计算多尺度熵，并提供代码示例进行演示。
### 什么是多尺度熵？
多尺度熵是指在不同尺度下计算熵的方法。在图像处理中，我们可以通过对图像进行不同程度的平滑处理（如高斯模
原创
2024-06-22 03:49:04
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