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推荐参考：https://www.freesion.com/article/4488859249/ 实际运用时注意： F.binary_cross_entropy_with_logits()对应的类是torch.nn.BCEWithLogitsLoss，在使用时会自动添加sigmoid，然后计 ...

cross entropy 交叉熵的概念网上一大堆了，具体问度娘，这里主要介绍深度学习中，使用交叉熵作为类别分类。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 　　　我们通常见的交叉熵是二元交叉熵，因为在二分类中的交叉熵可以比较方便画出图像来，如下图，为“二元交叉熵 ...

损失函数与代价函数：目前理解是损失函数就是代价函数，且在损失函数的基础上进行梯度下降，找到最优解。 损失函数：根据目标模型的不同，会分为回归损失函数，逻辑回归分类损失。 MSE损失函数：度量特征图之间的距离，目标是提取特征图推理一致性。平均平方误差（mean ...

我们希望并期望我们的网络能够从他们的错误中学习的很快，首先看一个小例子。 我们将训练这个神经元做一些非常简单的事情:把输入的1转换成输出的0。当然，如果我们不是用学习算法，可以很容易地计算 ...

目录 信息量 熵 相对熵（Relative Entropy） 交叉熵（Cross Entropy） 本文介绍交叉熵的概念，涉及到信息量、熵、相对熵、交叉熵； 信息量 信息量是用来衡量一个事件发生的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小 ...

1.主要函数及作用 tf.nn.softmax：以e为底，除整体的和。把数值压缩到【0，1】之间表示概率 log_softmax：对softmax的概率值求log 解决溢出 方便交 ...

交叉熵 分类问题常用的损失函数为交叉熵（Cross Entropy Loss）。 交叉熵描述了两个概率分布之间的距离，交叉熵越小说明两者之间越接近。 原理这篇博客介绍的简单清晰： https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details ...