网站首页 二值交叉熵损失函数 第2页
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CB Loss:基于有效样本的类别不平衡损失
作者：Sik-HoTsang...
2024-09-02 btikc 技术文章 10 ℃ 0 评论 -
最小二乘GAN:比常规GAN更稳定，比WGAN收敛更迅速
选自Github机器之心编译参与：蒋思源近来GAN证明是十分强大的。因为当真实数据的概率分布不可算时，传统生成模型无法直接应用，而GAN能以对抗的性质逼近概率分布。但其也有很大的限制，因为函数饱和过快，当判别器越好时，生成器的消失也...
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了解损失函数，激活和优化
损失函数损失函数是输出标量值的目标函数，它能让我们了解我们的预测值与原来的预测值有何不同。这些目标函数发现谓词与原始输出之间的差异。在构建神经网络模型时，选择这些损失函数是关键任务。如果我们选择了一个错误的损失函数，它就会破坏我们神经网络模...
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机器学习常见的损失函数以及何时使用它们
每一个机器学习工程师都应该知道机器学习中这些常见的损失函数以及何时使用它们。在数学优化和决策理论中，损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数，该实数直观地表示与该事件相关的一些"成本"。损失函数是机器学习算法中的...
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损失函数和假设函数之间的关系
损失函数和假设函数是机器学习中两个重要的概念，它们之间存在紧密的关系。本文将从损失函数和假设函数的定义、作用以及它们之间的关系进行详细阐述，并探讨其中的一些经典例子和应用。...
2024-09-02 btikc 技术文章 7 ℃ 0 评论 -
透彻讲解交叉熵
通过几个简单的例子来解释和总结什么是交叉熵（CrossEntropy）以及机器学习分类问题中为什么使用交叉熵。第一个例子假设随机从一个口袋里取硬币,口袋里有一个蓝色的,一个红色的,一个绿色的,一个橘色的。...
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理解二分类交叉熵|可视化的方法解释对数损失
作者：DanielGodoy编译：ronghuaiyang介绍如果你在训练一个二分类分类器，很有可能你在使用二值交叉熵，log损失，作为你的损失函数。...
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什么是交叉熵误差，多分类中的交叉熵损失函数
大家好，今天要讲的内容是多分类中的交叉熵损失函数。交叉熵误差，crossentropyerror，用来评估模型输出的概率分布和真实概率分布的差异情况，一般用于解决分类问题。它有两种定义形式，分别对应二分类与多分类问题。...
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ICML 2021 Long Oral | 顺序不可知的交叉熵函数
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机器学习-交叉熵与损失函数
一、信息是什么？信息很抽象，看不见摸不着，却似乎又无处不在，一封邮件、一首歌、一则新闻、一本书、一张地图、一句话......但信息究竟是什么？朗文双解词典：Information:Factsordetailsthattellyo...
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