损失函数 - 交叉熵损失函数 转

最新推荐文章于 2024-10-26 23:11:50 发布
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博客围绕交叉熵损失函数展开，虽未展示具体内容，但可推测会涉及该损失函数的原理、应用等信息技术领域关键信息。交叉熵损失函数在机器学习等领域有重要作用。
机器学习(11)-探秘交叉熵损失函数
Lavi的专栏
01-09 1566
探秘交叉熵损失函数1 前言2 二分类的交叉损失函数形式2.1 交叉熵损失函数的常见形式2.2 交叉损失函数的另一种形式3 Softmax函数与交叉熵损失函数 1 前言 学习机器学习相关的算法的时候会，经常看到交叉熵损失函数。交叉熵损失函数的最常见的形式，学习LR(Logistics Regression)函数的时候，给出的交叉熵损失函数，也是比较容易理解的形式。但是除了LR算法中会接触到交叉熵损失...
【Transformer】损失函数-交叉熵损失
2301_82023330的博客
11-12 4171
交叉熵损失用于衡量模型的预测分布与真实分布之间的差异。−∑i1Nyilog⁡pi−i1∑N​yi​logpi​NNN) 是目标词汇的总数；yiy_iyi​) 是目标序列中每个词的真实标签；pip_ipi​) 是模型对每个词的预测概率。对于每个时间步，交叉熵损失会根据模型的预测概率与真实标签的匹配程度计算损失值，并将所有时间步的损失求和，得出序列的整体损失。
损失函数-交叉熵 梯度下降
weixin_45715405的博客
04-10 1991
参考梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数，是一个非常重要的工具。说白了，就是在高中学习过的「极值」的概念，那么什么是极值呢？用非常形象的方式来说极值点，梯度下降法的作用就是寻找一个 「极小值点」，从而让函数的值尽可能地小。相信你也发现了，这么多个极值点，那么梯度下降法找到的是哪一个点呢？关于这个问题就要看运气了，算法的最开始会 「随机」 寻找一个位置然后开始搜索「局部」的最优解，如果运气好的话能够寻找到一个最小值的极值点，运气不好或许找到的就不是最小值的那个极小值点了。
交叉熵损失函数原理详解
热门推荐
Cigar
08-30 25万+
交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，至于为什么要怎么做也是不懂，所以专门花了一些时间打算从原理入手，搞懂它，故在此写一篇博客进行总结，以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个...
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
SongGu1996的博客
08-10 14万+
基础不牢，地动山摇，读研到现在有一年多了，发现自己对很多经常打交道的知识并不了解，仅仅是会改一改别人的代码，这使我感到非常焦虑，自此开始我的打基础之路。如果博客中有错误的地方，欢迎大家评论指出，我们互相监督，一起学习进步。 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）在分类任务中出镜率很高，在代码中也很容易实现，调用一条命令就可以了，那交叉熵是什么东西呢？为什么它可以用来作为损失函数？...
深度学习-交叉熵损失函数
lqq
10-26 7009
交叉熵来源于信息论，用来衡量两个概率分布之间的差异。若已知一个真实分布 P和一个预测分布 Q，交叉熵可以被定义为：P(i)P是真实分布中第 i 类的概率；Q(i)是预测分布中第 i 类的概率。交叉熵的值越小，说明 Q越接近 P，即模型的预测分布与真实分布越一致；反之，交叉熵的值越大，则表明预测分布与真实分布差异越大。交叉熵损失函数在分类问题中得到了广泛应用。通过衡量模型预测概率与真实分布的差异，交叉熵损失帮助模型逐步调整参数，最终实现最优的分类效果。
损失函数 - 交叉熵损失函数
comeonow的博客
11-23 1061
Cross Entropy Error Function（交叉熵损失函数） 例子 表达式 函数性质 学习过程 优缺点 这篇文章中，讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题中这么有效呢？我们先从一个简单的分类例子来入手。 1. 预测政治倾向例子 我们希望根据一个人的年龄、性别、年收入等相互独立的特征，来预测一个人的政治倾向，有三种可预测结果：民...
损失函数--交叉熵及其他损失
得克特
01-08 4835
文章目录损失函数梯度 25天看完了吴恩达的机器学习以及《深度学习入门》和《tensorflow实战》两本书，吴恩达的学习课程只学了理论知识，另外两本书的代码自己敲了一遍，感觉过的太快，趁着跑cGAN的时间把两本书的知识点总结下，然后继续深度学习的课程。欢迎小伙伴一起学习~ 另外，本文先把框架搭好，后续会一直补充细节和知识点。 最后，本文参考的书是《深度学习入门》斋藤康毅著，十分推荐初学者使用。 本...
深度学习(3)损失函数-交叉熵(CrossEntropy)
theFlyer
07-26 1万+
欢迎来到theFlyer的博客—希望你有不一样的感悟 前言：交叉熵损失函数。 一. 损失函数 机器学习算法都或多或少的依赖于对目标函数最大化或者最小化的过程，常常把最小化的函数称为损失函数，它主要用于衡量机器学习模型的预测能力。 损失函数可以看出模型的优劣，提供了优化的方向，但是没有任何一种损失函数适用于所有的模型。损失函数的选取依赖于参数的数量、异常值、机器学习算法、梯度下降...
机器学习----交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数
lmy050813的博客
03-22 6374
损失函数是指一种将一个事件（在一个样本空间中的一个元素）映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。信息熵的值越小，表示系统的不确定性越低。例如，在机器学习中，相对熵常用于比较真实数据的分布和模型预测的分布之间的差异，以评估模型的性能。它可以用于评估两个模型或概率分布的相似性，比较数据分布的差异，以及在熵最小化的框架下进行优化等。对于回归问题，均方差的损失函数的导数是局部单调的，可以找到最优解。上面说的都是一个样本的时候，多个样本的表达式是:多个样本的概率即联合概率，等于每个的乘积。
分类问题损失函数 – 交叉熵
01-06
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...交叉熵(cross entropy)： 将KL散度公式进行变形得到： 前半部分就是p(x)的熵，后半部分就是交叉熵： 机器学习中，我们常常使用KL散度来评估pr
损失函数-交叉熵的推导和二分类交叉熵
无能狂怒博客
10-27 1921
损失函数-交叉熵和二分类交叉熵
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
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Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
dice损失函数与交叉熵损失函数结合
03-09
### 结合使用Dice损失函数和交叉熵损失函数 为了提高模型在处理不平衡类别分布情况下的性能，可以将Dice损失函数与交叉熵损失函数结合起来。这种组合方式能够充分利用两种损失函数的优势，在保持简单梯度的同时提升...
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