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Cross-Entropy Loss 与Accuracy的数值关系（很重要，很好的博客）的更多相关文章

  1. Cross-Entropy Loss 与Accuracy的数值关系

    以分类任务为例, 假设要将样本分为\(n\)个类别. 先考虑单个样本\((X, z)\). 将标题\(z\)转化为一个\(n\)维列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, y_ ...

  2. 关于交叉熵损失函数Cross Entropy Loss

    1.说在前面 最近在学习object detection的论文,又遇到交叉熵.高斯混合模型等之类的知识,发现自己没有搞明白这些概念,也从来没有认真总结归纳过,所以觉得自己应该沉下心,对以前的知识做一个 ...

  3. 卷积神经网络系列之softmax，softmax loss和cross entropy的讲解

    我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caf ...

  4. softmax，softmax loss和cross entropy的区别

     版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 我们知道卷积神经网络(CNN ...

  5. softmax，softmax loss和cross entropy的讲解

    1 softmax 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等.这一篇主要介绍全连接层和损失层的内容, ...

  6. 一篇博客：分类模型的 Loss 为什么使用 cross entropy 而不是 classification error 或 squared error

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/26268559 分类问题的目标变量是离散的,而回归是连续的数值. 分类问题,都用 onehot + cross entropy traini ...

  7. softmax、cross entropy和softmax loss学习笔记

    之前做手写数字识别时,接触到softmax网络,知道其是全连接层,但没有搞清楚它的实现方式,今天学习Alexnet网络,又接触到了softmax,果断仔细研究研究,有了softmax,损失函数自然不可 ...

  8. 最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation), 交叉熵 (Cross Entropy) 与深度神经网络

    最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看.今天准备写 ...

  9. TensorFlow 实战（一）—— 交叉熵（cross entropy）的定义

    对多分类问题(multi-class),通常使用 cross-entropy 作为 loss function.cross entropy 最早是信息论(information theory)中的概念 ...

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