Matlab的耳语反向交叉熵训练 反向交叉熵训练（RCE）是一种新颖的训练方法，它可以学习更多区分特征的表示形式以检测对抗性示例。 技术细节在以下内容中指定： （NeurIPS 2018） 庞天宇，杜超，董银鹏和朱俊 训练 我们提供有关MNIST和CIFAR-10的培训代码。 我们的代码基于。 先决条件： 安装TensorFlow 1.9.0（Python 2.7）。 下载/数据集。 如何运行： 使用RCE在MNIST上训练ResNet-32的示例： python train.py --train_data_path= ' mnist_dataset/data_train.bin ' \ --log_root=models_mnist/resnet32 \ --train_dir=models_mnist/resnet32/train \ --dataset= ' mnist ' \ --num_gpus=1 \ --num_residual_units=5 \ --mode=train \ --Optimizer= ' mom ' \ --total_steps=20000 \ --

交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，至于为什么要怎么做也是不懂，所以专门花了一些时间打算从原理入手，搞懂它，故在此写一篇博客进行总结，以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解下面几个概念。 信息量 信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量信息量的大小就是看这个

本代码基于pytorch实现，复现ICCV 2019论文 Robust Loss Functions under Label Noise for Deep Neural Networks，论文地址https://arxiv.org/abs/1712.09482v1

【图像分割】基于灰狼算法优化最小交叉熵多阈值图像分割matalb源码.md

本程序是matlab写的基于最小交叉熵的图象分割，处理速度快，分割质量好

python代码如下： import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns # the list of values given by the softmax function. def softmax(L): pass expL = np.exp(L) sumExpL = sum(expL) result = [] for i in expL: result.append(i*1.0/sumExpL) return result python编写交叉

交叉熵方法应用于组合优化问题的求解，与小概率事件仿真的思想相同但又有差异。

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算 关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例： # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.autograd as autograd from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import numpy as np # 对data求梯度, 用于反向传播 data = Variable(torc

深度学习实验室 字符测试。 seq2seq测试。 word2vec测试。 交叉熵检验。 双向rnn测试。 图片上的卷积运算。 图片上的合并操作。 cnn可视化的颤抖。 InceptionV3模型。 转移学习。

本文将对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较： tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.losses.softmax_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 1. tf.losses.sigmoid_cross_entropy import tensorflow as tf batch_size = 4