交叉熵

最新推荐文章于 2025-03-26 17:48:23 发布
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p ( x定义 ) = P r ( X = x ) , x ∈ X
matlab开发-交叉熵滤波器
08-23
matlab开发-交叉熵滤波器。用CE方法解决TSP问题。
MATLAB求两个信号的交叉熵函数
晓林爱学习的博客
04-18 967
MATLAB求两个信号的交叉熵函数
【pytorch损失函数（6）】标准交叉熵 (CE)、二元交叉熵 (BCE)、Focal Loss（基于CE改进）、 Focal BCE（Focal Loss的二元版本）辨析
最新发布
Hali_Botebie的博客
03-26 1089
以下是关于和LCE​−i1∑C​yi​logpi​LBCE​−ylogp1−ylog1−p。
最小交叉熵matlab
12-12
基于最小交叉熵(minimum cross entropy)图像分割，
图像的交叉熵
07-04
交叉熵的计算
交叉熵方法（Cross-Entropy Method）
执妄
04-16 1912
重要性采样定理 重要性采样可以改变原来的旧分布，用新的分布去采集样本，然后求出目标期望，上述证明显示两者理论上是等价的，但是等价他有个前提条件：就是2个分布不能相差太大。换句话说，如果2个分布相差过大，那么两者就不会相等，这就是IS的缺陷。 IS确实可以让2个分布产生一个期望，但是期望相等并不代表方差相等。如上图红框所示，如果2者相差过大，就会导致双方的方差Varience过大。而当采样数据不足够时，方差相差太大会导致两者的样本均值相差很大！ 重要性采样的用处在于对于原分布下不太好求解的情况下，把问题转
PyTorch中标准交叉熵误差损失函数的实现（one-hot形式和标签形式）
02-08
本文将深入探讨PyTorch中实现的两种交叉熵损失函数形式：one-hot编码形式和标签索引形式。 首先，我们需要理解什么是交叉熵（Cross-Entropy）。交叉熵是一种衡量两个概率分布之间差异的度量，常用于分类问题。在...
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
交叉熵代价函数（作用及公式推导） - Arthur-Chen的专栏 - 优快云博客1
08-03
交叉熵代价函数是神经网络优化过程中常用的一种损失函数，尤其在分类问题中表现优秀。它主要解决了二次代价函数在处理较大误差时导致训练缓慢的问题。本文将深入探讨交叉熵代价函数的作用、公式推导以及与二次代价...
解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题
09-16
在PyTorch中，交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）通常用于分类任务，它衡量的是模型预测概率分布与真实标签之间的差异。交叉熵损失的计算涉及到对数和负数，因此在正常情况下，其输出应该是非负的。然而，当模型的...
理解交叉熵
03-10
交叉熵（Cross Entropy）是信息论中的一个重要概念，它被广泛应用于机器学习，特别是深度学习中的损失函数计算。在讨论交叉熵时，我们需要明确它的数学定义和在实际应用中的意义。 1. 交叉熵CH(p,q)公式中的p和q...
matlab开发-用交叉熵优化多变量宏观模型
08-27
matlab开发-用交叉熵优化多变量宏观模型。随机多极值优化。
用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割
05-02
用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割，之后再用灰度值进行图像增强。
在matlab中求 img两图像的交叉熵和相对标准差
04-24
在matlab中求 img两图像的交叉熵和相对标准差
交叉熵详解
Jerry_Sha0的博客
05-06 7313
转载自https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/79163834 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念，要想了解交叉熵的本质，需要先从最基本的概念讲起。 1 信息量 首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下： 事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。 事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。 仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量...
交叉熵的由来
becgiggs的专栏
07-18 1285
交叉熵的是由如下两个输入条件，求积分，得来的公式： （1）损失函数得是sigmond。 （2）梯度需要正比于输入和输出的差值，也就是输入和输出差值越大，对参数的调整力度越大。假设输入是y，输出是a，则梯度方向就是y-a。   推导过程如下： y = wx + b。  最终输入是梯度方向就是（式1）：   σ(Z)就是激励函数。 我们需要的梯度方向如下(式2)： 令式1等于...
最大交叉熵matlab实现,交叉熵算法
weixin_35057804的博客
03-22 1225
交叉熵损失函数_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。1.从方差代价函数说起...演化算法 [C], 王斌; 李元香 4.一种求解抛物型方程的 Monte Carlo 并行算法 [C], 刘芳芳; 刘播; 刘春光 5.一种求解最大团问题的并行交叉熵算法 [J], ......又满足二维最小交叉熵原则;最后,利用二维直 方图的特点推导出新型递推算法搜索最佳...基于遗传算法的二维最小交叉熵 用场...
TensorFlow交叉熵函数(cross_entropy)的理解
anshiquanshu的专栏
03-13 884
内容参考：Tensorflow四种交叉熵函数计算公式：tf.nn.cross_entropyTensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用 交叉熵（Cross Entropy） 交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方平方差（Mean Squared Error），定义如下。 注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softma..
【论文理解】focal loss交叉熵
DLUT_yan的博客
12-19 2026
一、为什么改进交叉熵？ Single stage detector不好的原因完全在于： 极度不平衡的正负样本比例: anchor近似于sliding window的方式会使正负样本接近1000：1，而且绝大部分负样本都是easy example， 这就导致下面一个问题：gradient被easy example dominant的问题：往往这些easy example虽然loss很低，但由于数量...
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