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推薦參考：https://www.freesion.com/article/4488859249/ 實際運用時注意： F.binary_cross_entropy_with_logits()對應的類是torch.nn.BCEWithLogitsLoss，在使用時會自動添加sigmoid，然后計 ...

cross entropy 交叉熵的概念網上一大堆了，具體問度娘，這里主要介紹深度學習中，使用交叉熵作為類別分類。 1、二元交叉熵 binary_cross_entropy 　　　我們通常見的交叉熵是二元交叉熵，因為在二分類中的交叉熵可以比較方便畫出圖像來，如下圖，為“二元交叉熵 ...

損失函數與代價函數：目前理解是損失函數就是代價函數，且在損失函數的基礎上進行梯度下降，找到最優解。 損失函數：根據目標模型的不同，會分為回歸損失函數，邏輯回歸分類損失。 MSE損失函數：度量特征圖之間的距離，目標是提取特征圖推理一致性。平均平方誤差（mean ...

我們希望並期望我們的網絡能夠從他們的錯誤中學習的很快，首先看一個小例子。 我們將訓練這個神經元做一些非常簡單的事情:把輸入的1轉換成輸出的0。當然，如果我們不是用學習算法，可以很容易地計算 ...

目錄 信息量 熵 相對熵（Relative Entropy） 交叉熵（Cross Entropy） 本文介紹交叉熵的概念，涉及到信息量、熵、相對熵、交叉熵； 信息量 信息量是用來衡量一個事件發生的不確定性，一個事件發生的概率越大，不確定性越小 ...

1.主要函數及作用 tf.nn.softmax：以e為底，除整體的和。把數值壓縮到【0，1】之間表示概率 log_softmax：對softmax的概率值求log 解決溢出 方便交 ...

交叉熵 分類問題常用的損失函數為交叉熵（Cross Entropy Loss）。 交叉熵描述了兩個概率分布之間的距離，交叉熵越小說明兩者之間越接近。 原理這篇博客介紹的簡單清晰： https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details ...