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 ...

非常廣泛了，一般一個CNN網絡主要包含卷積層，池化層（pooling），全連接層，損失層等。雖然現在已 ...

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 ...

sigmoid_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 函數定義 函數意義 這個函數的作用是計算經sigmoid 函數激活之后的交叉熵。 為了描述簡潔，我們規定 x = logits，z = targets ...

softmax_cross_entropy_with_logits 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 函數定義 解釋 這個函數的作用是計算 logits 經 softmax 函數激活之后的交叉熵。 對於每個獨立的分類任務，這個函數是去度量概率誤差 ...

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 ...

http://stackoverflow.com/questions/37312421/tensorflow-whats-the-difference-between-sparse-softmax-cross-entropy-with-logi Having two different ...

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