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交叉损失的权重

是指在深度学习模型中，用于调整不同类别之间损失函数的权重。交叉损失函数常用于多分类问题中，通过计算模型预测结果与真实标签之间的差异来衡量模型的性能。

在训练深度学习模型时，交叉损失函数的权重可以用于平衡不同类别之间的重要性。某些类别可能具有更多的样本或更高的重要性，因此可以通过调整权重来确保模型更加关注这些类别，从而提高模型在这些类别上的性能。

交叉损失的权重可以通过多种方式进行设置。以下是一些常见的设置方法：

均衡权重：将所有类别的权重设置为相等，这意味着模型对所有类别都给予相同的关注和重要性。
根据样本数量设置权重：根据每个类别的样本数量来设置权重，样本数量较多的类别可能会被赋予较低的权重，以平衡模型对不同类别的关注度。
根据类别重要性设置权重：根据每个类别的重要性来设置权重，例如在医疗诊断中，某些疾病的诊断可能比其他疾病更为重要，可以通过设置较高的权重来确保模型更加关注这些重要的类别。
动态调整权重：在训练过程中，根据模型的性能动态调整权重。例如，可以根据模型在每个类别上的准确率或召回率来调整权重，以便模型更加关注表现较差的类别。

交叉损失的权重设置可以根据具体问题和数据集的特点进行调整。在腾讯云的深度学习平台上，可以使用TensorFlow、PyTorch等开源框架进行模型训练和权重设置。腾讯云还提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等，供开发者使用和参考。

参考链接：

腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia

相关搜索:Flux.jl - Julia中的交叉熵损失 Keras:使用NCE损失的权重 Keras中的自定义加权交叉熵损失 Keras版本的组合交叉熵和校准损失 Keras，二进制分割，增加损失函数的权重 Pytorch分类交叉熵损失函数行为 Sigmoid vs二元交叉熵损失 TensorFlow线性回归-返回权重、偏差和信息损失的NaN 交叉熵损失函数交叉熵损失在pytorch中是如何工作的？

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softmax、softmax损失函数；交叉熵、交叉熵损失函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

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交叉熵损失函数

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深度学习 | 交叉熵损失函数

Cross Entropy Error Function 交叉熵损失函数一，信息量信息量：任何事件都会承载着一定的信息量，包括已经发生的事件和未发生的事件，只是它们承载的信息量会有所不同。...在机器学习中，p往往用来表示样本的真实分布，q用来表示模型所预测的分布，那么KL散度就可以计算两个分布的差异，也就是Loss损失值。...)\log(p(x_i))-\sum_{i=1}^np(x_i)\log(q(x_i)) 根据熵的定义，前半部分是p(x)的熵H(x)=-\sum_{i=1}^np(x_i)\log(p(x_i))，而后半部分则是交叉熵...，使用KL散度刚刚好，即 D_{KL}(p|| \widetilde {q}) ，由于KL散度中的前一部分−H(p)不变，故在优化过程中，只需要关注交叉熵就可以了。...五，交叉熵损失函数在线性回归问题中，常常使用MSE(Mean Squared Error)作为loss函数，而在分类问题中常常使用交叉熵作为loss函数，特别是在神经网络作分类问题时，并且由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率

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代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...zero p = np.clip(p, 1e-15, 1 - 1e-15) return - (y / p) + (1 - y) / (1 - p) 其中y是真实值对应的标签...，p是预测值对应的标签。

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一文总结熵，交叉熵与交叉熵损失

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一文总结熵、交叉熵和交叉熵损失

作者 | Vijendra Singh 编译 | VK 来源 |Medium 交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。...为了全面理解，我们需要按照以下顺序理解概念:自信息, 熵，交叉熵和交叉熵损失。自信息 "你对结果感到惊讶的程度" 一个低概率的结果与一个高概率的结果相比，低概率的结果带来的信息量更大。...现在的问题是选择什么权重?因为我知道每个结果的概率，所以用概率作为权重是有意义的，因为这是每个结果应该发生的概率。...交叉熵损失紫色线代表蓝色曲线下的面积，估计概率分布（橙色线），实际概率分布（红色线）在上面我提到的图中，你会注意到，随着估计的概率分布偏离实际/期望的概率分布，交叉熵增加，反之亦然。...因此，我们得到交叉熵损失的公式为：在只有两个类的二分类问题的情况下，我们将其命名为二分类交叉熵损失，以上公式变为：

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为什么使用交叉熵作为损失函数？

data，这一部分对每个特定数据集来说是一个定值，为了简化去掉该部分我们最后得到了交叉熵。...也就是说，虽然最小化的是交叉熵，但其实我们的目的是最大似然，因为最大似然有以下性质：最大似然有两个非常好的统计性质：样本数量趋于无穷大时，模型收敛的概率会随着样本数m的增大而增大。...另外，在梯度计算层面上，交叉熵对参数的偏导不含对sigmoid函数的求导，而均方误差(MSE)等其他则含有sigmoid函数的偏导项。...大家知道sigmoid的值很小或者很大时梯度几乎为零，这会使得梯度下降算法无法取得有效进展，交叉熵则避免了这一问题。...综上所述，最小化交叉熵能得到拥有一致性和统计高效性的最大似然，而且在计算上也比其他损失函数要适合优化算法，因此我们通常选择交叉熵作为损失函数。

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从熵到交叉熵损失的直观通俗的解释

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解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

交叉熵怎么会有负数。经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。...学习率比较大的时候，参数可能over shoot了，结果就是找不到极小值点；减小学习率可以让参数朝着极值点前进； 2. 改变网络宽度。有可能是网络后面的层参数更新异常，增加后面层的宽度试试； 3....改变层的学习率。每个层都可以设置学习率，可以尝试减小后面层的学习率试试； 4. 数据归一化（减均值，除方差，或者加入normalization，例如BN、L2 norm等）； 5....加入gradient clipping； 6 输入数据含有脏数据，即NaN,一般当使用实际业务的真实数据时，容易出现脏数据。...以上这篇解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）

= tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) （拟合可以预测销量的函数）5、自定义损失函数如预测商品销量，预测多了，损失成本；预测少了，损失利润。...自定义损失函数 y：标准答案数据集的； y_：预测答案计算出的损失和loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), COSE(y - y_), PROFIT...(y_ - y))) 把所有的损失求和6、交叉熵表征两个概率分布之间的距离交叉熵越大，两个概率分布越远；交叉熵越小，两个概率分布越近。...y_：标准答案的概率分布； y：预测结果的概率分布；通过交叉熵的值，可以判断哪个预测结果与标准答案最接近。...2定义损失函数及反向传播方法# 定义损失函数是的预测少了的损失大，于是模型应该偏向多的方向预测loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), (y

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深度学习相关概念：5.交叉熵损失

我在学习深度学习的过程中，发现交叉熵损失在分类问题里出现的非常的频繁，但是对于交叉熵损失这个概念有非常的模糊，好像明白又好像不明白，因此对交叉熵损失进行了学习。...交叉熵损失详解 1.激活函数与损失函数首先我们要知道的一点是，交叉熵损失是损失函数的一种。但是在神经网络中，我们常常又听到另外一种函数：激活函数，这2种函数到底有什么区别呢？他们的作用是什么？...5.交叉熵损失 VS 多类支撑向量机损失在下面的图中，第二行居然有一个0.23，接近0.24的损失，而多类支撑向量机损失确是零，为什么会有这样的损失？...但是交叉熵损失，在这种情况下他并没有停止训练，这个时候他依然有很大的损失，他会要求这个分数尽量的高。...如上图，尽管A组和B组的损失几乎是一样的，但是却是预测正确和预测错误，在我反向传播时权重稍微调整一下，我就能让我预测正确，但是我的损失并没有怎么样的改变，这就是为什么我的总损失并没有怎么样变化，但是我的精度在一直在上升

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从熵到交叉熵损失的直观通俗的解释

交叉熵，用于机器学习现在让我们切换一下思路，机器学习的主要目标是找到并声明一个最能模拟（近似）真实数据分布的概率分布。...交叉熵提供了一种使用分布 Q 来量化按照分布 P 编码数据所需的平均位数的方法。听着有点绕口对吧，下面这个概念可能更复杂。...在图像分类中，经常会遇到对于 N 类的交叉熵损失，如下表示，其中 y{i} 和 {y{i}}冒分别是实际标签和预测。当 N = 2时交叉熵损失将简单地变成逻辑回归中使用的log损失。...交叉熵损失是量化我们的机器学习模型对数据真实分布 (P) 的近似 (Q) 的好坏程度 (Q) 的好方法。请注意，Log损失只是一个二元交叉熵损失。...希望本篇文章能够帮助你对熵是什么以及它如何连接到交叉熵以进行机器学习有了更好的了解。

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神经机器翻译的混合交叉熵损失函数 | ICML 2021

作者 | 李浩然、陆巍编辑 | 青暮本文提出了一个新的损失函数，混合交叉熵损失（Mixed CE），用于替代在机器翻译的两种训练方式（Teacher Forcing和 Scheduled Sampling...）里常用的交叉熵损失函数（CE）。...通常在Teacher Forcing（TF）这种训练方式下，模型使用的损失函数是CE： image.png 虽然TF训练方式简单，但它会导致exposure bias的问题，即在训练阶段模型使用的输入来自于真实数据分布...而另一种减轻exposure bias的思想是，即使训练和测试阶段输入来自不同的分布，只要模型的输出是相似的，这种输入的差异性也就无关紧要了。我们的Mixed CE就是想要达到这样的目标。...4 结论在本文中我们提出了Mixed CE，用于替换在teacher forcing和scheduled sampling中使用CE损失函数。

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