交叉熵loss 不收敛_交叉熵loss

显示全部 关注者 4 被浏览 355 关注问题写回答 bright 短文本分类_算法专家 可能的原因只有:模型错了或数据太少。 通常loss的初使值为log num_classes.如十个class的分类,lo

转载:我利用Caffe训练一个基于AlexNet的三分类分类器,将train_val.prototxt的全连接输出层的输出类别数目改为3,训练一直不收敛,loss很高;当把输出改成4或1000( 3)的时候,网络

做深度学习,一些历史悠久的或者常见的损失函数:Euclidean Loss(欧式距离损失),Hinge Loss(SVM用的多),Softmax交叉熵(分类任务和特征提取任务),Contrastive Loss(对比损失

然而发现loss一直下降的时候,在某一时刻突然出现了nan。在tensorboard上显示如下:可以看到在最后面的accuarcy突然下降。一开始百思不得其解,原因其实在于交叉熵中的 y_

使用KL散度刚刚好,即 DKL(y||y^),由于KL散度中的前一部分 −H(y)不变,故在优化过程中,只需要关注交叉熵就可以了。所以一般在机器学习中直接用用交叉熵做loss,评估模型。

最近继续在用MNIST跑一些简单的MLP玩,发现当把隐节点数从300提高到1000之后训练loss就变成了全程NaN,在网上搜了搜发现原因因为交叉熵loss中用到了log函数,当输入为

#得到交叉熵损失和最后一层的delta def softmax_loss(x,y): #将x转化为概率 probs=np.e 关于训练深度学习模型deepNN时,训练精度维持固定值,模型不收敛的解决办法(tensorfl

交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离,它表示通过概率分布q来表示概率分布p的困难 b=10 loss=tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y,y_),(y-y_)*a,(y_-y)*b)) train_step=tf.train.A

常规生成对抗网络假定作为分类器的辨别器是使用 sigmoid交叉熵损失函数(sigmoid cross entropy loss function)。然而这种损失函数可能在学习

loss 是估计值和真实值之映射到某一空间的误差,而loss function就是这种误差的描述形 信息熵是对于信息的一种量化,是对于某种系统信息的一种量度,熵就是系统的平均信息

求解不等式约束极大极小问题的一种熵函数法论

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