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交叉熵
损失函数-解释说明-附代码
交叉熵
损失函数:
交叉熵
损失函数(cross-entropy loss)是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中,尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中,我们通常将每个样本分为不同的类别,并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本,如果真实标签为y,模型给出的预测概率分布为p,则其
交叉熵
损失可以定义为: L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))
2024-05-21 13:31:41
2KB
交叉熵损失函数
1
PyTorch的SoftMax
交叉熵
损失和梯度用法
今天小编就为大家分享一篇PyTorch的SoftMax
交叉熵
损失和梯度用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2024-03-28 21:45:21
45KB
PyTorch
SoftMax
交叉熵损失
1
cross_entropy.zip
医学图像融合后的评价指标:
交叉熵
;应该使用标准图像&融合后图像,使用方法cross_entro=num2str(cross_entropy(data.M1,data.M2));
2023-03-28 10:25:49
750B
matlab
交叉熵
图像融合
评价指标
1
交叉熵
方法求解组合优化问题
交叉熵
方法是一个自适应的收敛优化方法,对解决优化问题效果非常的好
2023-03-05 16:59:52
573B
交叉熵
优化
1
基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis
交叉熵
遥感图像分割
为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度,本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维 Tsallis
交叉熵
的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维 Tsallis
交叉熵
的阈值选取公式,然后将 Logistic混沌映射引入布谷鸟算法,进一步加快布谷鸟算法的收敛速度,最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维 Tsallis
交叉熵
的阈值寻找过程,并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明,与二维倒数
交叉熵
法、二维 Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维 Tsallis灰度熵法等方法相比较,本文方法分割的目标更为准确,细节更为清晰,且运算时间更短。
2023-02-28 18:54:06
2.14MB
建筑物提取;遥感图像;图像分割;阈值选取;布谷鸟算法;Tsallis交叉熵
1
error_python_PSNR_mse_ssim_
交叉熵
_
可以计算数据之间的峰值信噪比、
交叉熵
、均方差、结构相似性等
2023-02-23 09:18:57
1KB
python
PSNR
mse
ssim
论文研究-基于BBO算法的二维
交叉熵
多阈值图像分割.pdf
针对复杂图像的分割问题,提出一种基于生物地理学优化(biogeography-based optimization,BBO)算法的二维
交叉熵
多阈值图像分割方法。根据二维直方图斜分法得出
交叉熵
阈值选取公式,并将此推广到多阈值分割,以求得多个极值提高分割效果。由于二维
交叉熵
法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,引入BBO算法的思想,实现对多个阈值快速精确的寻优。最后,对标准图像进行分割以验证该算法,结果表明此算法比二维
交叉熵
穷举法计算效率高。
2023-02-08 16:04:55
2.37MB
二维交叉熵
多阈值
BBO算法
图像分割
1
交叉熵
损失函数python实现源码
交叉熵
损失函数 python实现源码 focal_loss.py 实际工程项目所用,可供学习参考!
2022-11-28 21:25:57
441B
交叉熵损失函数实现
python
focalloss
二维最大熵与
交叉熵
结合
二维最大熵与
交叉熵
结合源代码实例程序
2022-07-14 23:01:24
90KB
二维最大熵
1
基于重要抽样与极限学习机的大电网可靠性评估
由于不确定因素多、电网规模大,原始蒙特卡洛模拟(MCS)在复杂电力系统可靠性评估中无法满足实时高效的要求。提出一种基于
交叉熵
(CE)的重要抽样与极限学习机(ELM)相结合的可靠性评估算法,一方面通过在系统抽样环节引入CE构建元件的最优概率分布,减小方差变化,加快指标收敛速度;另一方面,采用ELM对重要抽样的状态样本进行有监督学习,以所构建的网络学习模型替代传统非线性规划方法进行状态评估,提高单次系统状态评估的效率,从而实现快速可靠性评估。对IEEE RTS-79系统进行可靠性评估,与原始MCS和CE重要抽样的对比结果表明,在一定的误差范围内所提算法合理、有效,其计算效率较原始MCS和CE显著提高。
2022-06-26 10:42:58
1.34MB
可靠性评估 重要抽样 交叉熵 极限学习机 有监督学习
1
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