交叉熵损失函数 PYTHON / 张生荣

Python机器学习pytorch交叉熵损失函数的深刻理解

目录 1.交叉熵损失函数的推导 2. 交叉熵损失函数的直观理解 3. 交叉熵损失函数的其它形式 4.总结说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: 我们已 ...

首先必须将权重也转为Tensor的cuda格式: 然后将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输入值. class_weight = torch.FloatTensor([0.1385 ...

在看论文<Detecting Regions of Maximal Divergence for Spatio-Temporal Anomaly Detection>时,文中提到了这三种方 ...

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例: # -*- coding: utf-8 ...

通常,由于类别不均衡,需要使用weighted cross entropy loss平衡. def inverse_freq(label): """ 输入label [N ...

公式首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程,交叉熵的函数是这样的: 其中,其中yi表示真实的分类结果.这里只给出公式,关于CrossEntropyLoss的其他详细细节请参照其他博文 ...

网络训练中,loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数. 经过排查,交叉熵不是有个负对数吗,当网络输出的概率是0-1时,正数.可当网络输出大于1的数,就有可能变成负数. 所以加上一行就行了 out1 = ...

目录什么是损失函数损失函数与度量指标为什么要用损失函数回归问题 1.均方误差(MSE) 2.平均绝对误差(MAE) 3.均方根误差(RMSE) 4.平均偏差误差(MBE) 5.Huber损失 ...

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学 ...

本文实例讲述了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.单隐藏层神经网络人类的神经元在树突接受刺激信息后,经过细胞体处理,判断如果达到阈值,则将信息传递 ...

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型与softmax回归 ...

目录基础理论一.训练CNN卷积神经网络 1.载入数据 2.改变数据维度 3.归一化 4.独热编码 5.搭建CNN卷积神经网络 5-1.第一层:第一个卷积层 5-2.第二层:第二个卷积层 5-3.扁 ...

目录 1.LeNet模型训练脚本 (1).下载CIFAR10数据集 (2).图像增强 (3).加载数据集 (4).显示部分图像 (5).初始化模型 (6).训练模型及保存模型参数 2.预测脚本 1.L ...

目录前言一.什么是语义分割二.Unet 1.基本原理 2.mini_unet 3. Mobilenet_unet 4.数据加载部分参考前言最近由于在寻找方向上迷失自我,准备了解更多的计算机 ...

目录学习前言 PyTorch中的重要基础函数 1.class Net(torch.nn.Module)神经网络的构建: 2.optimizer优化器 3.loss损失函数定义 4.训练过程全部代码 ...

目录 1.双向RNN 2.堆叠的双向RNN 3.双向LSTM实现MNIST数据集分类 1.双向RNN 双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示. 双向的 RNN 是同时考虑“过 ...

本文实例为大家分享了基于神经卷积网络的人脸识别,供大家参考,具体内容如下 1.人脸识别整体设计方案客_服交互流程图: 2.服务端代码展示 sk = socket.socket() # s.bind( ...

在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本:而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润.因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商 ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...