F.cross_entropy(x,y) 結果： 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 ...

1、說在前面 最近在學習object detection的論文，又遇到交叉熵、高斯混合模型等之類的知識，發現自己沒有搞明白這些概念，也從來沒有認真總結歸納過，所以覺得自己應該沉下心，對以前的知識做一個回顧與總結，特此先簡單倒騰了一下博客，使之美觀一些，再進行總結。本篇博客先是對交叉熵損失函數進行 ...

cross_entropy-----交叉熵是深度學習中常用的一個概念，一般用來求目標與預測值之間的差距。 在介紹softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先來回顧一下信息量、熵、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 ...

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) sigmoid_cross_entropy_with_logits詳解 這個函數的輸入是logits ...

softmax_cross_entropy_with_logits函數原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函數功能：計算最后一層是softmax層的cross ...

softmax是logisitic regression在多酚類問題上的推廣，\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)為各個類的權重因子，\(b\)為各類的門檻值。不要想象成超平面，否則很難理解，如果理解成每個類的打分函數，則會直觀許多。預測時我們把樣本分配到得分最高的類 ...