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     本文参照torch.nn.CrossEntropyLoss()说明文档1，从原理和实现细节上对交叉熵损失进行深入理解。 一、交叉熵 1.1 交叉熵的定义 假设X是离散型随机变量，p(x)、q(x)p(x)、q(x)p(x)、q(x)为X的两个概率分布，交叉熵的...

交叉熵详解

标签：   熵  交叉熵

     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...

     基础不牢，地动山摇，读研到现在有一年多了...交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）在分类任务中出镜率很高，在代码中也很容易实现，调用一条命令就可以了，那交叉熵是什么东西呢？为什么它可以用来作为损失函数？...

交叉熵

标签：   深度学习

     关于交叉熵在loss函数中使用的理解 1.先谈谈信息量： 由于是概率所以p(x0)p(x0)的取值范围是[0,1][0,1],绘制为图形如下：2.熵就是信息量的期望。 3 相对熵（KL散度） 相对熵又称KL散度,如果我们对于同一个...

     经常说交叉熵+softmax（或者交叉熵损失函数），应该是对多分类下，softmax作为最后一层输出，交叉熵再判断这softmax的概率和真实值之间对不对（感觉不对，应该是用softmax的公式去求交叉熵简化公式中的q(ci)q(c_i)q...

     交叉熵函数直观理解三.交叉熵函数求导3.1Sigmoid + Cross-entropy3.2SoftMax + Cross-entropy四.交叉熵与SoftMax函数 一.交叉熵函数的由来(推导) 我们一共有m组已知样本, (x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)})(x(i),y(i))...

     1、softmax函数 softmax函数的定义为： softmax函数的特点： ● 函数值在[0,1]之间； ● 所有的softmax(xi)相加的总和是1 面对一个分类问题，能将输出的yi转换成[0,1]的概率，选择最大的概率yi作为分类的结果。...

     微分交叉熵法 该存储库由和，包含PyTorch库和源代码，可重现我们在ICML 2020论文中关于。 该存储库取决于 。 我们的代码提供了香草的实现，以实现优化和微分扩展。 核心库源代码在。 我们的实验是在，其中包括产生了...

     交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解下面几个概念 信息量 香农大佬说过"信息是用来消除随机不确定的东西",就是用信息量来表示一个事件从不确定到确定...

     <fontolor=green>线性回归模型产生的预测值是连续的实数值，不适合直接处理分类任务。为了实现分类，可以利用广义线性回归的思想，在线性模型之上，再增加一个Sigmoid函数，把线性模型的输出映射到0到1之间，...

     也看了不少softmax和交叉熵的文章了，不少文章对它们的来龙去脉做了比较清晰地梳理，有些文章讲得过于复杂，从信息量、相对熵(KL散度)讲到交叉熵，对于想要实际应用的同学来说，其实没有必要掌握它的来龙去脉，于是...

       本文主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为 1 。因此，我们还介绍了如何利用 Softmax 函数...

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