mxnet中的SoftmaxCrossEntropyLoss损失函数

最新推荐文章于 2025-06-14 18:30:26 发布
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本文详细解析了一篇优快云博客的内容，涵盖了前端开发、后端技术、移动应用等多个领域的关键知识点，包括JavaScript实现、数据库交互、移动平台的挑战以及最新的开发框架和技术趋势。作者通过实例分析，深入浅出地阐述了技术应用和解决实际问题的方法。
mxnet CrossEntropy 测试
jacke121的专栏
05-12 1919
from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import os # import sys # import math import mxnet as mx import mxnet.gluon.loss as gloss # import numpy as np a = np.zeros((2,3)) b = np.zer...
MXNet：PS-Lite(MXNet并行库)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-05 1111
​ MXNet：PS-Lite(MXNet并行库)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 PS-Lite(MXNet并行库)的简介 PS-Lite(MXNet并行库)的案例应用 PS-Lite(MXNet并行库)的简介 简介 PS-Lite是MXNet框架(Amazon开发)中的一个分布式并行计算库，它实现了参数服务器(Parameter Server)模型并提供了分布式训练的支持。PS-Lite旨在解决大规模机器学习任务中参数更新和通信的效率和可扩展性问题。 意义 PS-Lite的意义
Python学习-softmax+crossEntropyLoss
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
02-16 965
目录 简介 公式 使用 代码 参考 简介 公式 softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1. log_softmax 在softmax的结果上再做多一次log
【深入浅出向】从自信息到熵、从相对熵到交叉熵，nn.CrossEntropyLoss, 交叉熵损失函数与softmax，多标签分类
a_piece_of_ppx的博客
07-21 1561
【深入浅出向】从自信息到熵、从相对熵到交叉熵，nn.CrossEntropyLoss, 交叉熵损失函数与softmax，多标签分类
loss函数涉及的softmax 、cross encropy和softmaxwithloss
wonengguwozai的博客
07-01 6794
相关内容参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/77284921 1、softmax 函数： 定义： 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就可以用以上公式表示。也就是说，是该元素的指数，与所有元素指数和的比值。（是不是很简单） 知乎上有人用下图的方式解释了softmax函数： ...
softmax与cross-entropy loss
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乐兮山南水北的博客
10-12 3万+
解释softmax与cross-entropy loss
Python MXNet库：高效的深度学习框架
GitHub_miao的博客
08-14 1512
更多Python学习内容：ipengtao.com随着深度学习在人工智能领域的广泛应用，选择一个合适的深度学习框架至关重要。Python的MXNet库提供了一个高效且灵活的深度学习框架，支持多种语言和硬件平台。MXNet不仅适用于研究型项目，还可以应用于大规模生产环境。本文将详细介绍MXNet库的功能、安装与配置、基本和高级用法，以及如何在实际项目中应用它。MXNet库简介MXNet是一个开源的深...
【MXNet学习16】在MXNet中使用Dropout
qq_35091353的博客
01-22 439
1、Dropout层应该加在什么地方 做分类的时候，Dropout 层一般加在全连接层后（输出层的全连接层后不用drop了），防止过拟合，提升模型泛化能力，而很少见到卷积层后接Dropout （原因主要是 卷积参数少，不易过拟合） 2、Dropout层作用分析 2.1、参考文献 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitti
AI - 深度框架 MXNet / Gluon 初体验
AGI
05-17 1万+
MXNet: A flexible and efficient library for deep learning. 这是MXNet的官网介绍，“MXNet是灵活且高效的深度学习库”。 MXNet是主流的三大深度学习框架之一： TensorFlow：Google支持，其简化版是Keras； PyTorch：Facebook支持，其工业版是Caffe2； MXNet：中立，Apach...
MXNet中的迁移学习与模型微调
# 1. 简介 ## 1.1 MXNet简介 MXNet是一个开源的深度学习...## 1.3 为什么在MXNet中使用迁移学习与模型微调 在训练深度学习模型时，通常需要大量的数据和计算资源。迁移学习可以利用在大规模数据集上训练好的模型作为
【深度学习】详解 Softmax Cross Entropy Loss
闻韶
05-25 1万+
Softmax Cross Entropy Loss = Softmax + Cross Entropy Loss
softmax&Cross Entropy Loss
qq_52038588的博客
11-11 562
softmax，cross entropy loss，交叉熵损失函数
softmax with cross-entropy loss求导(转载＋细节整理)
微电子学与固体电子学-俞驰
06-05 3099
softmax 函数 softmax(柔性最大值)函数，一般在神经网络中， softmax可以作为分类任务的输出层。 其实可以认为softmax输出的是几个类别选择的概率，比如我有一个分类任务，要分为三个类，softmax函数可以根据它们相对的大小，输出三个类别选取的概率，并且概率和为1。 即总共有kkk类,必有: ∑k=1Cyi=1\sum_{k=1}^Cy_i=1k=1∑C​yi​=1 为了方...
Cross Entropy Loss with Softmax的求导
Jiajun的博客
05-03 7155
ICO的全称是Initial Coin Offering（也有称作Initial Crypto-Token Offering），中文是首次代币发行。很多人错过AI，错过比特币，错过以太坊，生怕错过ICO，看到ICO犹如饿虎扑食般。在保守投资者的强烈抵触下，被批成ICO就是在炒空气。曾请教过一位在摩根工作的朋友，他说他们圈子对ICO是看空的；股神巴菲特先生怒斥比特币毫无价值。但笔者的观点是，并ICO并
PyTorch 分类任务的softmax以及CrossEntropyLoss
rambo_csdn_123的博客
07-30 2800
多分类任务不需要在输出层使用softmax函数 今天在看nn.CrossEntropyLoss()的文档的时候看到两句话： 1.The input is expected to contain raw, unnormalized scores for each class. input 的维度要求是 [batch, C]，其中C是分类的总数 2.target 的维度直接是 batch就行了，而不需要进行 one-hot 猛然醒悟，原来CorssEntropyLoss()函数里面会自动调用softmax函数
softmax、softmax损失函数、cross-entropy损失函数
zhaotun123的博客
01-27 7394
softmax softmax ，顾名思义，就是 soft 版本的 max。 在了解 softmax 之前，先看看什么是 hardmax。 hardmax 就是直接选出一个最大值，例如 [1，2，3] 的 hardmax 就是 3，而且只选出最大值，非黑即白，但是实际中这种方式往往是不合理的，例如对于文本分类来说，一篇文章或多或少包含着各种主题信息，我们更期望得到文章属于各种主题的概率值，而不是简单直接地归类为某一种唯一的主题。这里就需要用到soft的概念，即不再唯一地确定某一个最大值，而是为每个输出分类
PyTorch 入坑十一： 损失函数、正则化----深刻剖析softmax+CrossEntropyLoss
鲁点点的博客
09-25 3593
这里写目录标题概念Loss FunctionCost FunctionObjective Function常用的损失函数交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()自信息熵(信息熵)相对熵（KL散度）softmax loss其他 概念 Loss Function 计算一个样本的损失： Cost Function 整个训练集（或者batch）的损失平均值 Objective Function 目标函数是一个更广泛的概念，在机器学习中，目标函数包含Cost和Regularization（正则项）
PyTorch 中的 Softmax 和 CrossEntropyLoss 详解
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m0_68905122的博客
06-14 1273
设模型输出为 logits 向量zz1z2znzz1​z2​...zn​，真实标签为类别yyyLoss−log⁡ezy∑jezj−zylog⁡∑jezjLoss−log∑j​ezj​ezy​​−zy​logj∑​ezj​损失越小，表示模型对正确类别的置信度越高。Softmax是一种归一化函数，把 logits 变成概率；是损失函数，内部包含 Softmax；
MXNet与Gluon API深度学习框架详解
其次，在模型定义完成后，需要选择合适的损失函数（如SoftmaxCrossEntropyLoss用于分类任务）和优化器（如SGD、Adam），并通过`Trainer`模块将参数更新规则绑定到模型参数上。 训练过程中，Gluon利用MXNet强大的...
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