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 交叉熵等基本概念。 信息论 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。 一 信息量 首先是信息量。假设 ...
2020-09-27 22:56 0 2161 推荐指数：
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 ...
非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已 ...
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 ...
sigmoid_cross_entropy_with_logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 函数定义 函数意义 这个函数的作用是计算经sigmoid 函数激活之后的交叉熵。 为了描述简洁，我们规定 x = logits，z = targets ...
softmax_cross_entropy_with_logits 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 函数定义 解释 这个函数的作用是计算 logits 经 softmax 函数激活之后的交叉熵。 对于每个独立的分类任务，这个函数是去度量概率误差 ...
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 ...
http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...
