经典损失函数：交叉熵（附tensorflow）和滑动平均

最新推荐文章于 2024-11-29 15:26:48 发布
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本文精选两篇深度解析交叉熵和滑动平均算法的优质文章，旨在帮助读者深入理解这两种算法的核心概念与应用技巧。交叉熵算法常用于衡量预测值与真实值之间的差异，而滑动平均则是一种平滑数据序列的有效方法。

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UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex
02-20 1170
梯度下降法是一种用于求解最小化问题的迭代优化算法，尤其在机器学习和深度学习中用于优化损失函数。其基本思想是通过计算损失函数的梯度（即函数的导数），然后沿着梯度的反方向更新参数，以逐步减小损失函数的值，直至找到一个局部或全局的最小值。RMSprop（Root Mean Square Propagation）优化器是另一种自适应学习率的优化算法，它通过计算梯度的平方的滑动平均来调整学习率，以解决梯度下降法中学习率固定的问题。如果内置的损失函数不满足需求，可以自定义损失函数。# 将模型输出转换为概率。
交叉熵函数
weixin_42924890的博客
01-21 3193
交叉熵损失函数的定义和计算公式。torch中交叉熵损失函数的用法和公式理解。自己实现代码熟悉交叉熵函数计算的过程。
经典损失函数：交叉熵（附tensorflow）
tan2810的博客
11-08 155
经典损失函数：交叉熵（附tensorflow） 一.什么是交叉熵 交叉熵是一个信息论中的概念，它原来是用来估算平均编码长度的。给定两个概率分布p和q，通过q来表示p的交叉熵为： 新的改变 注意，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离，或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度，p代表正确答案，q代表的是预测值，交叉熵越小，两个概率的分布约接近。 那么，在神经网络中怎样把前向传播得到...
交叉熵损失
qq_36095512的博客
12-24 318
softmax与交叉熵损失函数 KL散度 KL散度又叫相对熵=交叉熵-原分布信息熵，其衡量了一个分布与另一个分布之间的差异 D(P∣∣Q)=∑p(x)log⁡p(x)q(x)D(P||Q) = \sum p(x)\log \frac{p(x)}{q(x)}D(P∣∣Q)=∑p(x)logq(x)p(x)​ 其值始终大于零，且分布Q和分布P越相似，则值越小 在信息论编码理论中，一个分布P可以用其最短...
交叉熵损失（cross entropy）
hyh14的博客
11-14 1165
其中，p，q分别表示数据标签的真实分布和预测出的分布，也就是p（yi|xi）表示样本xi的真实分布。具体一点，样本xi是属于某个类别ck，那么，p(yi=ci|xi)=1,其他都为0.类比，q（y^i|xi）表示样本xi在各个类别上的概率分布，此时，预测的概率处于【0,1】之间，当然y^i跑遍所有类别后，和为1.yi属于{0,1}，那么样本xi属于类别1的概率为：q（yi=1|xi），样本xi属于0的概率为：1-q（yi=1|xi）这样，本质上就变成了，
深度学习-交叉熵损失
aids1990的博客
07-24 381
SoftMax回归 对于MNIST中的每个图像都是零到九之间的手写数字。所以给定的图像只能有十个可能的东西。我们希望能够看到一个图像，并给出它是每个数字的概率。 例如，我们的模型可能会看到一个九分之一的图片，80％的人肯定它是一个九，但是给它一个5％的几率是八分之一（因为顶级循环），并有一点概率所有其他，因为它不是100％确定。 这是一个经典的情况，其中softmax回归是一种自然...
tensorflow学习（4）：损失函数+优化方法
shanlepu6038的博客
11-26 2414
一、损失函数 提起损失函数，大概最常用的就是交叉熵和均方误差了。 1.交叉熵损失函数：针对分类问题 假设某个样例的正确答案是(1,0,0)，预测值是[0.5,0.4,0.1] 那么其交叉熵为H((1,0,0),(0.5,0.4,0.1))=-(1log0.5+0log0.4+0*log0.1)=0.3 所以，在代码实现时如下：假设label为y，预测值为y’，则交叉熵为 cross_entrop...
（tensorflow笔记）神经网络中的一些关键概念（学习率、激活函数、损失函数、欠拟合和过拟合、正则化和优化器）
m0_46177963的博客
11-05 3283
目录标题1.神经网络复杂度空间复杂度时间复杂度2.学习率策略指数衰减学习率分段常数衰减3.激活函数sigmoidtanhReLULeaky ReLU建议损失函数欠拟合与过拟合正则化减少过拟合优化器更新网络参数 1.神经网络复杂度 神经网络的复杂度，多用神经网络的层数和神经网络中待优化参数的个数表示。以下图为例说明 空间复杂度 神经网络的层数=隐藏层的层数+1个输出层 统计神经网络的层数时，只统计具有运算能力的层，输入层仅把数据传输过来，没有运算，不算到神经网络的层数中。输入层和输出层之间的所有层都叫做隐藏
掌握CNN经典案例：TensorFlow实现CIFAR10分类
对于多分类任务，交叉熵损失函数（categorical_crossentropy）常被用作损失函数。 9. **优化器**：优化器是用来更新模型权重的算法。在TensorFlow中，常用优化器包括SGD（随机梯度下降）、Adam、RMSprop等。 10. *...
【TensorFlow】MNIST（使用全连接神经网络+滑动平均+正则化+指数衰减法+激活函数）
widiot的博客
12-09 2959
代码已上传至 Github —— mnist_all.py 下载MNIST数据集 以下有两种下载方式，如果链接失效可以搜索网上的资源 官方下载地址（可能需要梯子） 百度网盘下载 密码: 84pb 下载之后将其放在 mnist/data/ 文件夹下，目录结构如下 mnist mnist_all.py data/ train-images-idx
交叉熵损失cross entropy loss
kiss_the_rian的博客
03-22 3625
除了均方差，在神经网络中很常用的一个损失函数是交叉熵损失cross entropy loss。这里记录一下它的概念。 Entropy 熵，衡量不确定性。 信息熵越大，混乱程度越大，信息量越大。 当概率均等的时候信息熵最大，这时系统对取什么态没有偏向性，所以混乱度最大。 Cross Entropy 交叉熵，是与两个分布有关的概念 KL Divergence 散度，衡量两个分布的差别大小： 对于0-1的情况H§=0所以优化H(p,q)就是直接优化散度 举例 五分类问题 真实分布：P1[1 0 0 0 0]
交叉熵损失函数
最新发布
weixin_64443786的博客
11-29 1002
交叉熵损失函数
交叉熵损失 理解
不佛的博客
09-29 2401
刚开始学习神经网络解决分类问题时，对交叉熵损失总是理解起来很模糊，不清楚从何而来，为什么用。网上的讲解总是只侧重一个角度，看了还是云里雾里。 我以至今学习和实践经验，梳理一下我的理解。 1.实际实现 数学是对普遍问题的抽象，很多时候我们一开始就看公式会不容易理解。因此我选择先把公式放一放，先直观看一下在深度学习中交叉熵实际上是怎么算的，其实非常简单。 二分类： yyy y^\hat yy^​ 0.6 1 yyy表示网络输出，一般是经sigmoid函数后，值域在0到1之间，表示分类概率，0
tensorflow滑动平均模型
Zeking的博客
04-26 327
滑动平均模型tensorflow实现滑动平均模型让最后得到的密性在未知数据上更加健壮1，初始化衰减率ema=tf.train.Exp htonentialMovingAverlage（0.99，step）2新建一个列表【】，执行这个操作，每次都会更新变量 滑动平均模型让最后得到的密性在未知数据上更加健壮 1，初始化衰减率ema=tf.train.Exp htonentialMovingAverla...
理解「交叉熵」损失函数（包含自信息、信息熵、KL散度、交叉熵概念整理）
人工智能算法与工程实践
10-09 6526
KL散度、交叉熵可以用于衡量模型的“损失”。要深入理解KL散度和交叉熵，首先要从信息论中的基础概念入手。
关于交叉熵损失的一些总结
acceptedemmm的博客
12-18 329
首先交叉熵损失函数在机器学习中很重要，感觉期末要考 信息量：一种度量信息多少的指标。如果一件事情发生的概率越大，认为其所含有的信息越少；反之，则认为其信息量越大。 信息熵：表示信源所有可能发生情况的平均不确定性 3.交叉熵：表示两个概率分布p(x)、q(x)之间的差异性信息,如p表示样本真实分布，q表示我们的预测 ...
简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？
Tomcater321的博客
06-12 792
说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式： L=−[ylogŷ+(1−y)log(1−ŷ)] 我们已经对这个交叉熵函数非常熟悉，大多数情况下都是直接拿来使用就好。但是它是怎么来的？为什么它能表征真实样本标签和预测概率之间的差值？上面的交叉熵函数是否有其它变种？也许很多朋友还不是很清楚！没关系，接下来我将尽可能以最通俗的语言回答...
Tensorflow中的损失函数loss汇总
bll1992的博客
09-11 644
https://blog.youkuaiyun.com/qionggaobi9328/article/details/99171936
交叉熵cross entropy
shuijinghua的博客
02-23 3696
在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误程度的函数.建设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y和a之间可能会不一样,存在偏差,深度学习的目的就是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数有两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数,对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如...
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