首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://my.oschina.net/cunyu1943/blog/4504499

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

机器学习小知识: 图解熵、交叉熵和 KL-散度

交叉熵是分类问题中最常用的损失函数之一。但是由于如今有大量容易上手的现成库和框架,我们大多数人常常在没有真正了解熵的核心概念的情况下,就可以熟练地解决问题。 在本文中,让我们研究一下熵这个概念背后的基本直觉,并将其与交叉熵、KL-散度相关联。 我们还将使用交叉熵作为损失函数,结合一个实例来看看它在分类问题中的应用。 1什么是熵? 首先,本文指的熵是指信息熵。想要明白熵的确切含义,先让我们了解一下信息论的一些基础知识。在这个数字时代,信息由位(即比特,由 0 和 1)组成。在通信时,有些位是有用的,有些是冗余的,有些是错误,依此类推。当我们传达信息时,我们希望向收件人发送尽可能多的有用信息。 在 Claude Shannon 的论文《通信的数学理论》(1948)中,他指出,传输 1 比特的信息意味着将接收者的不确定性降低 2 倍。 让我们来看看他说的意思。例如,考虑一个天气状况随机的地方,每天可能有 50% 的机率是晴天或阴雨。 现在,如果气象站告诉你明天要下雨,那么他们将不确定性降低了 2 倍。起初,有两种可能,但在收到气象站的信息后,就只有一种可能了。在这里,气象站向我们发送了一点点...

CNN一定需要池化层吗?

❝ 【GiantPandaCV导语】这是一篇ICLR2015的论文,文章针对现有网络设计,探索了「最大池化层是否能被卷积层给完全替代」。作者在 CIFAR10/100 数据集上设计了一系列对比实验,从而得出可以在不损失精度下,将最大池化层替换成卷积层的结论。 ❞ 1. 前言 在现有的网络结构设计指导下,似乎卷积层后跟一个池化层下采样,已经是一个准则。我们重新思考了现有SOTA网络,并得出结论最大池化层是能被卷积层给替代。我们设计了一系列小网络,并提出了一种新的「反卷积方法」来去可视化CNN学习到的特征 2. 模型描述 为了理解池化层和卷积层为什么有效,我们返回到公式里面 我们令 「f为特征图」,W, H, N分别是特征图的「宽,高,通道数」对于一般的池化窗口为K的p范数下采样,我们有而对于一般的卷积层,我们需要设定一个权重,进行相乘,并将多个通道结果进行相加。最后再通过激活函数进行激活,形式如下「θ代表的是卷积核权重」, 从1到N求和,「代表是对多个特征图的卷积窗口进行求和」 这里有个细节需要强调下:「池化层是分别对每张特征图做池化/P范数操作」而卷积层在多通道情况下,「是通过相加各个...

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

用户登录
用户注册