cross-entropy

最新推荐文章于 2022-11-27 01:46:19 发布
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#cross #entropy #cost

本文探讨了交叉熵成本函数在神经网络学习中的应用，解释了为何在误差较大时学习速度较快，而在误差较小时学习速度较慢的现象。此外还对比了线性神经元方程使用二次成本函数的情况。

cross-entropy cost
神经网络的学习和人脑很不一样，刚开始很慢，后来增快
这里写图片描述这里写图片描述
错误大时学习快，错误小时学习慢
这里写图片描述
corss-entropy 几乎总比二次cost函数好，但如果神经元方程是线性的，用二次cost函数不会有学习慢的问题

【深度学习】损失函数 理解 Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss
q742971636的博客
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YOLOv5系列(三十七) 深度理解Binary Cross-Entropy与YOLOv5 LOSS(从二值损失基本原理到YOLOv5损失)
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12-05 2104
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之前已经发过cross entropy的推导http://blog.youkuaiyun.com/akon_wang_hkbu/article/details/77703250 现在写一下cross entropy的梯度
Pytorch：交叉熵损失(CrossEntropyLoss)以及标签平滑(LabelSmoothing)的实现
要相信光
07-03 3万+
浅谈Label Smoothing Label Smoothing也称之为标签平滑，其实是一种防止过拟合的正则化方法。传统的分类loss采用softmax loss，先对全连接层的输出计算softmax，视为各类别的置信度概率，再利用交叉熵计算损失。 在这个过程中尽可能使得各样本在正确类别上的输出概率为1，这要使得对应的z值为+∞，这拉大了其与其他类别间的距离。 现在假设一个多分类任务标签是[1,0,0]，如果它本身的label的出现了问题，这对模型的伤害是非常大的，因为在训练的过程中强行学习一个非本
基于实例分割方法的端到端车道线检测 论文+代码解读
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Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 论文原文 https://arxiv.org/pdf/1802.05591v1.pdf 代码 https://github.com/hq-jiang/instance-segmentation-with-discriminative-loss-tensorflow （100% python） 前言 车道线检测的一篇很经典的论文，网上关于这篇论文的代码解读很
简单谈谈Cross Entropy Loss
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06-23 18万+
写在前面 分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。 回归问题解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归问题。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意实数。解决回顾问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。对于回归问题，常用的损失函数是均方误差( MSE，mean squared ...
cross-entropy for one-stage detecor
庞琳卓的博客
08-12 1864
将讲述三种cross-entropy，分别为standard cross-entropy、 balanced cross-entropy、focal loss。standard cross-entropy standard cross-entropy认为各个训练样本的权重是一样的，若用p_t表示样本属于true class的概率，则： standard
A Ranking-Based Cross-Entropy Loss 阅读PPT
07-12
为了解决这个问题，一项发表在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》（SCI一区）的研究提出了一种基于Ranking的交叉熵损失（RCE，Ranking-based Cross-Entropy Loss）方法。RCE的目标是...
交叉熵（Cross-Entropy）
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交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设XX是一个离散型随机变量，其取值集合为X\mathcal{X}，概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈Xp(x)=Pr(X=x),x∈\mathcal{X}，我们定义事件X=x0X=x_0的信息量为： I(x0)=−log(p(x0))I(
cross-Entropy.rar_matlab例程_matlab_
08-12
The cross-entropy (CE) method attributed to Reuven Rubinstein is a general Monte Carlo approach to combinatorial and continuous multi-extremal optimization and importance sampling. The method ...
理解交叉熵损失（Cross-Entropy）
饺子醋的博客
06-28 8643
理解交叉熵损失字符集编码字符集编码的意义在于将数据集进行有效压缩。 假设在一个文档中只出现了a、b、c、d、e 5种字符，其占比如下表： 字符 a b c d e 占比 0.1 0.1 0.2 0.2 0.4 最容易想到的编码方式，5个字符，需要3个bit位，故： 字符 a b c d e 单个字符编码长度期望值 编码
深度学习进阶课程08---cross-entropy损失函数
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11-18 447
这篇文章写一下能否对cost function进行一些优化，目标方程：cross-entropy函数 我们的理想情况是让神经网络学习更快 假设简单模型：只有一个输入，一个神经元，一个输出 简单模型：输入为1时，输出为0 神经网络的学习行为和人脑差的很多，开始学习很慢，后来逐渐增快 为什么? 学习慢可以推出偏导数 值很小 计算偏导数： 回顾之前学习的Cost函数： 对于一个x，y和单个神经元： 分别对w和b求偏导数： 回顾sigmoid函数： 可以看到当神经元输出接近0和1时，曲线非常平缓
深度学习笔记(四)：Cross-entropy损失函数
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改进的Cost函数Cross-entropy使神经网络学习更快 神经网络是如何学习的 神经网络学习过程(Cost的变化情况) 为什么神经网络会出现一开始学习很慢后来学习变快的情况呢 介绍cross-entropy 损失函数（cost function） 演示cross-entropy损失函数的学习情况 总结: 改进的Cost函数Cross-entropy使神经网络学习更快...
【转载】交叉熵（cross entropy）详解
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07-03 1734
最近在上自然语言处理NLP 方面的课程，有很多基础概念还不太懂，这篇文章帮我透彻理解了交叉熵的概念。原博主的格式很棒，直接上传送门啦~https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834...
Pytorch中CrossEntropyLoss()详解
flyingluohaipeng的博客
11-27 3690
交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子：在做分类训练的时候，如果一个样本属于第 K 类，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即 [0,0,1,0,….0,0] ，这个数组也就是样本的 Label，是神经网络最期望的输出结果。我们用交叉熵损失函数来衡量网络的实际输出与正确标签的差异，利用这种差异经过反向传播去更新网络参数。交叉熵：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。
交叉熵代价函数（作用及公式推导）
Arthur-Chen的专栏
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交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的输出值与实际值的一种方式。与二次代价函数（Quadratic cost function）相比，它能更有效地配合反向传播算法，促进ANN的训练。
深度学习基础理论探索(二)： cross-entropy损失函数的前世今生
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前面我们讲到，克服梯度消失有两个方向，1.用rule激活函数。2.改进损失函数用cross_entropy。 ok,首先我们先看为什么代价损失函数可以用Cross_entropy. 以前使用的二次代价函数很好理解：        即：计算值与真实值的残差。 它有两个特点： 1.损失函数永远大于0. 2.计算值与真实值越接近，损失函数越小。两者差距越大，损失函数越大。 我们现在假设这
TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用
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作者：陈迪豪，就职于小米，负责企业深度学习平台搭建，参与过HBase、Docker、OpenStack等开源项目，目前专注于TensorFlow和Kubernetes社区。 原文：TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用，作者授权优快云转载。 欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@youkuaiyun.com 交叉熵介绍交叉熵（Cross Entro...
分类loss cross-entropy
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为了训练网络，都需要定义一个loss function来描述模型对问题的求解精度。loss越小，代表模型的结果和真实值偏差越小。对于分类问题，通常使用cross-entropy来定义loss  function。该概念最早用在信息论中，后来被用到很多地方。其中，y是预测的概率分布，即softmax输出的结果，y'是真实的概率分布，即label的one-hot编码，模型对真实概率分布的准确程度公式如
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