entropy+loss

交叉熵是，已有估计字符集频率q时，字符集p的最短编码长度显然交叉熵一定大于熵，且估计频率分布q越接近真是分布p，两个熵值也越接近。同理...

假如log loss中的f(xij)的表现形式是softmax概率的形式，那么交叉熵loss就是我们熟知的softmax with cross-entropy loss，简称softmax loss，所以...

交叉熵简化了KL散度的使用，定义为：[公式]。交叉熵损失的计算方法基于单个样本，真实分布为[公式]，网络输出分布为 [公式]，总类别数为n。计算公式为：[公式]。通过交...

深入理解：交叉熵损失函数在机器学习中的魔力在机器学习的世界里，交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)宛如一道桥梁，连接着模型预测与真实概率之间的桥梁。它衡量的是两个...

刚入门pytorch不久,做了一个根据鱼的三个参数(length,weight,w_l_ratio)来预测鱼的种类(总共有0~8九个),用nn.CrossEntropyLoss()计算损失...

选取能刻画类别分布的loss应该会更合适，比如cross_entropy回归问题损失函数一般是均方根误差，分类问题一般是交叉熵损失，

最后，nn.CrossEntropyLoss可以看作是nn.LogSoftmax与nn.NLLLoss的整合。它首先对输入数据进行log_softmax变换，随后计算负对数似然损失。这一设计使得在计算时能够直接接受...

所以没有做数据增强，每个样本量在50左右）这是网络结构，应该是没有问题的，调试了也没有异常，我怀疑是不是交叉熵的计算出问题了 ...

为什么跑深度学习，matlab与PyTorch结果不一?我的数据是四维数据，一共8000个样本，做深度学习分类问题。先用PyTorch进行训练测试。感谢解答!!