cross-entropy相关知识

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• 选择权重进行加权损失计算背后的逻辑? 2023-09-16
• 如何计算像素级预测的交叉熵 2023-09-16
• 语义分割——在二值图像分割中使用分类交叉熵而不使用二值交叉熵 2023-09-15
• Keras 二进制交叉熵损失为两个向量之间的角距离提供了 NaN 2023-09-15
• 张量流:Sigmoid 交叉熵损失的输出概率 2023-09-15
• 在每个纪元结束时增加成本值 2023-09-15
• 如何编写自定义交叉熵损失 2023-09-15
• 具有软最大交叉熵的 NaN 在具有虚拟输入的简单模型中 2023-09-14
• Keras:加权二进制交叉熵实现 2023-09-14
• 交叉熵和对数丢失误差有什么区别? 2023-09-14
• 通道明智的交叉熵损失，用于pytorch中的图像分割 2023-09-14
• 为什么reduce_mean应用于sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的输出 2023-09-14
• 损失函数的不一致导致与 Keras 的结果 2023-09-14
• 张量流:具有交叉熵损失的加权稀疏软最大值 2023-09-14
• 二进制交叉熵与 2 类的分类交叉熵 2023-09-14
• 软最大交叉熵返回值 2023-09-14
• Keras 自定义损失函数 dtype 错误 2023-09-14
• 检查目标时出错:sparse_categorical_crossentropy输出形状 2023-09-14
• 在 pytorch 中，如何使用 F.cross_entropy() 中的权重参数? 2023-09-13
• Tensorflow - softmax 只返回 0 和 1 2023-09-13
• xgboost:尽管精度合理，但巨大的对数损失 2023-09-13
• Keras和TensorFlow中所有这些交叉熵损失之间有什么区别? 2023-09-13
• TensorFlow模型的损失为零 2023-09-13
• TensorFlow sparse_softmax_cross_entropy中的 Logits 表示 2023-09-13