F.cross_entropy(x,y) 结果： softmax： tensor([[0.0117, 0.0317, 0.0861, 0.2341, 0.6364], [0.0117, 0.0317, 0.0861, 0.2341, 0.6364], [0.0117 ...

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 ...

1、说在前面 最近在学习object detection的论文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之类的知识，发现自己没有搞明白这些概念，也从来没有认真总结归纳过，所以觉得自己应该沉下心，对以前的知识做一个回顾与总结，特此先简单倒腾了一下博客，使之美观一些，再进行总结。本篇博客先是对交叉熵损失函数进行 ...

cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先来回顾一下信息量、熵、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 ...

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) sigmoid_cross_entropy_with_logits详解 这个函数的输入是logits ...

softmax_cross_entropy_with_logits函数原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函数功能：计算最后一层是softmax层的cross ...

softmax是logisitic regression在多酚类问题上的推广，\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)为各个类的权重因子，\(b\)为各类的门槛值。不要想象成超平面，否则很难理解，如果理解成每个类的打分函数，则会直观许多。预测时我们把样本分配到得分最高的类 ...