python 实现交叉熵函数 / 张生荣

python编写softmax函数、交叉熵函数实例

python代码如下: import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns ...

在机器学习中,我们经常在训练集上训练模型,在测试集上测试模型.最终的目标是希望我们的模型在测试集上有最好的表现. 但是,我们往往只有一个包含m个观测的数据集D,我们既要用它进行训练,又要对它进行测试. ...

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 ...

这篇文章在前一篇文章:python构建深度神经网络(DNN)的基础上,添加了一下几个内容: 1) 正则化项 2) 调出中间损失函数的输出 3) 构建了交叉损失函数 4) 将训练好的网络进行保存,并调用 ...

目录前言运算公式 1 均方差函数 2 交叉熵函数 tensorflow中损失函数的表达 1 均方差函数 2 交叉熵函数例子 1 均方差函数 2 交叉熵函数前言损失函数在机器学习中用于表示预测 ...

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 ...

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 ...

pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式,需要继承data.Dataset类,如果需要自己处理数据的话,需要实现两个基本方法. :.getitem:返回一条数据或者一个样本,obj[in ...

上回书说到了对人脸的检测,这回就开始正式进入人脸识别的阶段. 关于人脸识别,目前有很多经典的算法,当我大学时代,我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法,原理是先将图像灰度化,然后将图像每行首尾相接拉成 ...

介绍残差网络是何凯明大神的神作,效果非常好,深度可以达到1000层.但是,其实现起来并没有那末难,在这里以tensorflow作为框架,实现基于mnist数据集上的残差网络,当然只是比较浅层的. 如 ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以 ...

from keras.utils.np_utils import to_categorical 注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你 ...

前言深度学习中有很多玩具数据,mnist就是其中一个,一个人能否入门深度学习往往就是以能否玩转mnist数据来判断的,在前面很多基础介绍后我们就可以来实现一个简单的手写数字识别的网络了数据的处理 ...

BCELoss 在图片多标签分类时,如果3张图片分3类,会输出一个3*3的矩阵. 先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间: 假设Target是: 下面我们用BCELoss来验证一下Loss是不是0 ...

目录加载手写数字的数据数据加载器(分批加载) 建立模型模型训练测试集抽取数据,查看预测结果计算模型精度自己手写数字进行预测加载手写数字的数据组成训练集和测试集,这里已经下载好了,所以d ...

学习器在测试集上的误差我们通常称作"泛化误差".要想得到"泛化误差"首先得将数据集划分为训练集和测试集.那么怎么划分呢?常用的方法有两种,k折交叉验证法和自助法 ...

源起: 1.我要做交叉验证,需要每个训练集和测试集都保持相同的样本分布比例,直接用sklearn提供的KFold并不能满足这个需求. 2.将生成的交叉验证数据集保存成CSV文件,而不是直接用sklea ...

比如有两个模块,一个aa.py,一个bb.py 代码如下: aa.py: #encoding:utf-8 import bb a=1 bb.py: #encoding:utf-8 import aa ...

实际项目中遇到python模块相互引用问题,查资料,终于算是弄明白了. 首先交叉引用或是相互引用,实际上就是导入循环,关于导入循环的详细说明,可见我摘自<python核心编程>第二版的摘抄 ...