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Cross Entropy
Entropy $$ \begin{align*} Entropy &= \sum_i P(i)log\frac{1}{P(i)} \\ &= -\sum_i P(i)logP(i) \end{align sum()) # Entropy: tensor(2.) a = torch.tensor([0.1, 0.1, 0.1, 0.7]) print("Entropy:", -(a*torch.log2(a)).sum()) # Entropy: tensor( a = torch.tensor([0.001, 0.001, 0.001, 0.997]) print("Entropy:", -(a*torch.log2(a)).sum()) # Entropy: tensor(0.0342) 这种情况的熵更小了，说明在这种概率分布情况下，你中奖的惊喜程度特别 特别大 Cross Entropy 计算一个分布p的Entropy，我们通常用H(p)来表示。
42720发布于 2020-02-11 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
entropy滤波
Desktop/Lena.png')#读取图像 cv2.imshow('original',img) grayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) dst=sfr.entropy (grayImage,disk(1))#半径为1的圆形滤波器 cv2.imshow("result",dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：entropy
39220编辑于 2022-05-29 - 来自专栏Code思维奇妙屋
Hdu 1053 Entropy
Entropy Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission (s): 4171 Accepted Submission(s): 1703 Problem Description An entropy encoder is a data encoding A high degree of entropy implies a message with a great deal of wasted information; english text encoded in ASCII is an example of a message type that has very high entropy. benefit from further attempts at entropy encoding.
55730发布于 2019-07-15 - 来自专栏漫漫深度学习路
信息熵(entropy)
information entropy 信息熵用来描述信息的不确定性，如果不确定性越高，那么信息熵越大，否则则越低。 自信息（信息量） I(X)称为自信息，I(x)=-logP(x)。
4.8K80发布于 2018-01-02 - 来自专栏AIUAI
Pytorch - Cross Entropy Loss
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss
1.3K20发布于 2019-02-27 - 来自专栏AIUAI
Pytorch - Cross Entropy Loss
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss
7.7K61发布于 2018-05-17 - 来自专栏Lambda
软件熵（Software entropy）
本文链接：https://blog.csdn.net/pyycsd/article/details/102803258 软件熵（Software entropy）是指软件的无序程度。 软件熵可用来说明软件在经过不断修改后，无序程度提高的现象 尽管软件开发几乎不受任何物理定律的约束，熵（entropy）对我们的影响却很大。
1.5K30发布于 2019-11-03 - 来自专栏AIUAI
Tensorflow - Cross Entropy Loss
Tensorflow - Cross Entropy Loss Tensorflow 提供的用于分类的 ops 有: tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 其中, 交叉熵相关的损失函数有: sigmoid_cross_entropy_with_logits weighted_cross_entropy_with_logits softmax_cross_entropy_with_logits softmax_cross_entropy_with_logits_v2 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits name=None ) 4.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 作用: 同 softmax_cross_entropy_with_logits. 同 softmax_cross_entropy_with_logits 和 softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
2.6K60发布于 2018-05-17 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
weighted_cross_entropy_with_logits
weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None): 此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits 差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 : 官方文档定义及推导过程: 通常的cross-entropy交叉熵函数定义如下: 对于加了权值pos_weight dtype=tf.float32) # np.random.rand()传入一个shape,返回一个在[0,1)区间符合均匀分布的array output = tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits
2.3K20发布于 2020-08-14 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
定义 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name,labels=None , logits=None,name=None): 说明 此函数大致与tf_nn_softmax_cross_entropy_with_logits的计算方式相同, 适用于每个类别相互独立且排斥的情况， tf.Variable([[0.2, 0.1, 0.9], [0.3, 0.4, 0.6]], dtype=tf.float32) output = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
51810发布于 2020-08-14 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
sigmoid_cross_entropy_with_logits
函数定义 def sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name,labels=None dtype=tf.float32) # np.random.rand()传入一个shape,返回一个在[0,1)区间符合均匀分布的array output = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
1.2K20发布于 2020-08-14 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
softmax_cross_entropy_with_logits
函数定义 def softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, # pylint: disable=invalid-name,labels=None （这也是和 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None)这个API的区别） 说明 输入API的数据 logits input_data = tf.Variable([[0.2, 0.1, 0.9], [0.3, 0.4, 0.6]], dtype=tf.float32) output = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
67810发布于 2020-08-14 - 来自专栏阅读笔记
Softmax，Softmax loss&Cross entropy
entropy（交叉熵） image.png 当cross entropy的输入P是softmax的输出时，cross entropy等于softmax loss。 Pj是输入的概率向量P的第j个值，所以如果你的概率是通过softmax公式得到的，那么cross entropy就是softmax loss。
86130发布于 2018-12-25 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
交叉熵损失(Cross Entropy)求导
本文链接：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040 Cross Entropy是分类问题中常见的一种损失函数，我们在之前的文章提到过二值交叉熵的证明和交叉熵的作用
1.7K10发布于 2019-10-22 - 来自专栏挖掘大数据
关于熵(entropy)的简单理解
在机器学习领域有一种叫entropy目标函数,我们想通过调整参数(w,θ)去优化这种目标函数,以达到寻找到的含有某个参数(w,θ)的模型,最大程度上来表示我们想要描述的事件。 我已经皈依佛门,你们是找不到我地....言归正传,其实"熵"在一定程度上代表的就是对信息"degree of surprise"-----一种信息获取的惊讶程度,用一个数学等式来表示: h(x)=entropy 比如均值\期望\方差,等等概念是对变量的平均.那么对于接受者来说①和②所代表的信息量是一样的,那么我们就很容易想到为啥我们不也像设计统计指标一样来定义熵的,这个想法在香农信息伦中,简单阐述为 the entropy
2.3K00发布于 2017-12-25 - 来自专栏AIUAI
机器学习 - 交叉熵Cross Entropy
机器学习 - 交叉熵Cross Entropy 1. 二值交叉熵 Binary Cross Entropy image.png 二值交叉熵函数可用于二值分类任务中的损失函数. 交叉熵 Cross Entropy image.png 交叉熵函数可用于多分类multi-classification任务中的损失函数.
1.5K10发布于 2019-02-27 - 来自专栏python pytorch AI机器学习实践
pytorch基础知识-Cross Entropy（上）
Cross Entropy（交叉熵）也是同MSE一样，被用来处理Loss。 首先介绍entropy的概念，entropy中文称作熵，用来表达uncertainty（不确定性）和chaos（混乱度），是由克劳修斯(T.Clausius) 于1854年提出的。 一般将entropy的表达式定义为： ? 对于当前分布上的每一个i的取值，每一个i的probability与log下的probability的乘积。 torch.full([4], 1/4) print('a1:', a1) a2 = a1*torch.log2(a1) print('a2:', a2) # 使用.sum()函数，代表求和 print('entropy_a 分别输出为 a1: tensor([0.2500, 0.2500, 0.2500, 0.2500]) a2: tensor([-0.5000, -0.5000, -0.5000, -0.5000]) entropy_a
1.5K20发布于 2019-11-17 - 来自专栏python pytorch AI机器学习实践
pytorch基础知识-Cross Entropy（下）
上节课介绍了Cross Entropy 与 Enropy的区别，本节介绍Cross Entropy到底在二分类问题中是如何运算的。 假设面对的是猫狗的二分类问题，此时的Cross Entropy的表示公式为： ? 为更好的理解，我们以5分类问题进行解释 ? 实际值为小猫。 ? 当模型预测效果较好时 ? 这里注意到使用Cross Entropy实现了0.9→0.02的过程。但采用MSE法，只能下降0.3左右。因此在分类问题上，采用Cross Entropy具有更快的运算速度。 (2) 采用Cross Entropy进行分类的速度会更快。 (3) 但也要学会变通，对于前沿问题上，若采用Cross Entropy法收敛效果不佳，可以使用MSE尝试一下。 torch.tensor([3])) print('b:', b) 分别输出为 a: tensor(70.4491) b: tensor(70.4491) 两者的结果一致 总结为：若使用Cross Entropy
1.3K10发布于 2019-11-17 - 来自专栏我的充电站
NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）
我们对这一假设进行尝试，重新定义cross entropy函数： def cross_entropy(y_true, y_pred): y_pred = tf.nn.softmax(y_pred 重要的事说上两遍，我们重新整理tensorflow与pytorch的cross entropy实现的差异如下： tensorflow的cross entropy函数输入为(y_true, y_pred) 我们一开始关于cross entropy虽然是因为记错了公式，但是，我们也想看一下，如果真的这么定义cross entropy，是否是一个合理的loss定义呢？ 1. 可以看到： 两条曲线是极其相似的，非要说的话就是前期cross entropy上升较慢，后期我们的伪cross entropy函数更快地达到了过拟合的状态。 因此，在数据量较大模型难以学习的情况，也许由于我们的这个伪cross entropy公式反而可以比正版的cross entropy损失函数达到更好的一个效果表达。
3.4K31发布于 2021-03-28 - 来自专栏PyVision
可视化理解 Binary Cross-Entropy
作者：Daniel Godoy 编译：McGL 介绍 如果你正在训练一个二分类器，很有可能你正在使用的损失函数是二值交叉熵/对数(binary cross-entropy / log)。 对于像我们的示例这样的二分类，典型的损失函数是binary cross-entropy / log。 损失函数：二值交叉熵/对数(Binary Cross-Entropy / Log )损失 如果您查看此损失函数，就会发现： ? ▲ 图11：q(y)，我们的点的分布 熵(Entropy) 熵是一个与给定的分布q(y)相关的不确定性的量度。 如果我们所有的点都是绿色的，这种分布的不确定性是什么？零，对吗？ :-) 交叉熵(Cross-Entropy) 假设我们的点遵循这个其它分布p(y) 。但是，我们知道它们实际上来自真（未知）分布q(y) ，对吧？
2.8K62发布于 2020-10-30
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