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我想使用 <a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/losses/BinaryCrossentropy" rel="nofollow noreferrer">tf.keras.l
我对 Pytorch 很陌生。 我想计算 Transformer 中批次的损失。在这种情况下,我的“批次”只有两个副本。
我想通过使用 Kullbak-Leibler 方法最小化参数来找到 Weibull 分布的参数。我找到了一个代码 <a href="https://tow
假设我有一个向量 <code>y_true</code> 和一个向量 <code>y_pred</code>。我计算了两个向量之间的交叉熵,但是对
我正在使用遗传算法实现来尝试发现 CNN 的最佳模型结构。我正在使用带有 Tensorflow 后端的 Keras 来构建
在多类分类中使用softmax loss(categorical cross-entropy),损失函数只计算每个样本的有效类的误差。为其他
我试图训练 UNET,输入大小为 [3,128,128],相应的掩码是 [1,128,128],它直接包含类(而不是像素,它将包含
我有两个时间序列 P 和 Q。我正在计算两个时间序列的归一化直方图,然后计算 Kullback Leiber 交叉熵。我
我正在从事情感分析,我想将输出分为 4 类。对于<strong>损失</strong>,我使用了<strong>交叉熵</strong>。
我刚开始在 Python 中使用 <code>math</code> 库。此脚本的目的是展示我对 <code>Cross-Entropy</code> 错误函数的“
我正在尝试通过预测下一个二进制序列来构建一个以二进制“计数”的神经网络。例如:010 -> 011 对于这
我想在每个时期打印模型的验证损失,获取和打印验证损失的正确方法是什么? 是不是这样: <
我正在玩一些代码,但它的行为与我预期的不同。所以我把它简化为一个最低限度的工作示例: <pre><
希望大家一切都好。 我正在使用交叉熵方法制作一个购物车杆,但是当我遇到这个错误时我很困惑。
我有使用 PyTorch 进行多类分割的代码。输入是图像及其地面实况掩码。这是我的一段代码: <pre><code>c
我正在尝试使用 PyTorch 进行一些实验,在那里我创建了自己的输入和目标。我将这些输入提供给模型(
在使用 MNIST 数据集解决数字识别任务后,我尝试在 kaggle 上解决相同的精确竞争: <a href="https://www.
我在网上搜索时遇到了很多建议,但我不明白正确的方法。 假设我的模型输出是 4 个神经元,目标标签
我正在尝试使用 <code>nn.CrossEntropyLoss()</code> 来查找输出形状为 <code>(batch_size, 1, 30, 30)</code> 的张量的 patch
有人知道为什么 Categorical Crossentropy 函数的原始实现与 <code>tf.keras</code> 的 api 函数如此不同吗? <pre><