From：https://jovianlin.io/cat-crossentropy-vs-sparse-cat-crossentropy/ categorical_crossentropy 和 s ...

參考博文：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在使用caffe訓練數據，迭代次數非常大的時候，難免會想圖形化展示實驗結果。 ...

這里不列舉兩個loss所對應的數學表達式，網絡資料很多，可自行google。在此只簡單說明一下具體使用區別。 1. SigmoidCrossEntropyLoss結合sigmoid函數，多是應用於二分類或多目標分類。 * 對於二分類，預測輸入圖像為1的概率，一張圖像 ...

本文介紹Softmax運算、Softmax損失函數及其反向傳播梯度計算, 內容上承接前兩篇博文 損失函數 & 手推反向傳播公式。 Softmax 梯度 設有K類, 那么期望標簽y形如\([ ...

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本文摘自：學習率和batchsize如何影響模型的性能？ 初始的學習率一般有一個最優值，過大則導致模型不收斂，過小則導致模型收斂特別慢或者無法學習，下圖展示了不同大小的學習率下模型收斂情況的可能性， ...

L-Sofmax paper url: https://arxiv.org/pdf/1612.02295 year:2017 Introduction 交叉熵損失與softmax一起使用可以說是 ...

1.調試程序發現計算loss的時候出現如題所示錯誤，導致后續程序報CUDA的錯 nn.CrossEntropyLoss()，我設置ignore_index為0，mask設為0,1,2，做2分類，就會這樣 2.將ignore_index改為-1，計算loss的時候把mask=mask-1 ...

邏輯回歸從線性回歸引申而來，對回歸的結果進行 logistic 函數運算，將范圍限制在[0,1]區間，並更改損失函數為二值交叉熵損失，使其可用於2分類問題(通過得到的概率值與閾值比較進行分類)。 ...

摘自：【AI不惑境】學習率和batchsize如何影響模型的性能？ - 知乎 (zhihu.com) ...