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搜索关键字:交叉熵    ( 127个结果
小白学习之pytorch框架(4)-softmax回归(torch.gather()、torch.argmax())
学习pytorch路程之动手学深度学习-3.4-3.7 置信度、置信区间参考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感觉还是挺好理解的 交叉熵参考博客:https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.h ...
分类:其他好文   时间:2020-01-01 23:40:54    阅读次数:179
softmax交叉熵损失函数求导
来源:https://www.jianshu.com/p/c02a1fbffad6 简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导 来写一个softmax求导的推导过程,不仅可以给自己理清思路,还可以造福大众,岂不美哉~ softmax经常被添加在分类任务的神经网络中的输出层,神经网络的反向传播中关键的 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-01 18:58:50    阅读次数:67
吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow自然语言处理:交叉熵损失函数
import tensorflow as tf # 1. sparse_softmax_cross_entropy_with_logits样例。 # 假设词汇表的大小为3, 语料包含两个单词"2 0" word_labels = tf.constant([2, 0]) # 假设模型对两个单词预测时,... ...
分类:编程语言   时间:2019-12-19 16:16:25    阅读次数:116
直观理解为什么分类问题用交叉熵损失而不用均方误差损失?
[TOC] 博客: "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 交叉熵损失与均方误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示,传统机器学习方法以此类比, 一共有$K$类,令网络的输出为$[\hat{y}_1,\dots, \hat{y}_K]$,对应每个类别的概 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-13 00:02:56    阅读次数:258
Focal Loss 损失函数简述
Focal Loss 摘要 Focal Loss 目标是解决样本类别不平衡 以及 样本分类难度不平衡等问题 ,如目标检测中大量简单的background,很少量较难的foreground样本。 Focal Loss通过修改交叉熵函数,通过增加类别权重$\alpha$ 和 样本难度权重调因子(modu ...
分类:其他好文   时间:2019-11-20 22:01:17    阅读次数:123
Softmax函数与交叉熵
一般在神经网络中, softmax可以作为分类任务的输出层。 输出n个类别选取的概率,并且概率和为1。 i?代表的是第i个神经元的输出,zi是下面 loss function表示的是真实值与网络的估计值的误差。交叉熵的函数是这样的 yi?表示真实的分类结果。 求导。首先,我们要明确一下我们要求什么, ...
分类:其他好文   时间:2019-11-10 17:22:54    阅读次数:106
用numpy实现CNN卷积神经网络
为了加深对卷积神经网络底层原理的理解,本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络,并选择relu作为我们的激活函数,选择多分类交叉熵损失函数,最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。 关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章: "刘建平P ...
分类:其他好文   时间:2019-10-24 00:16:55    阅读次数:83
损失函数
损失函数综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36503849 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? https://zhuanlan.zhihu.com/p/38241764 损失函数 - 交叉熵损失函数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/3570 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-23 18:20:47    阅读次数:77
为什么用交叉熵代替二次代价函数
交叉熵代价函数(Cross-entropy cost function)是用来衡量人工神经网络(ANN)的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比,它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前,本文先简要介绍二次代价函数,以及其存在的不足。 1. 二次代价函数的不足 ANN的设计目的之 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-07 11:14:50    阅读次数:89
softmax及python实现
相对于自适应神经网络、感知器,softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题。 功能上,完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是[0, 1],对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果,可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵,注意 ...
分类:编程语言   时间:2019-09-29 19:53:57    阅读次数:74
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