V
主页
信息量 |熵 | 交叉熵 |KL散度 (相对熵)|交叉熵损失函数
发布人
课件地址 : https://www.bilibili.com/read/cv25903915
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
【10分钟】了解香农熵,交叉熵和KL散度
一个视频彻底搞懂交叉熵、信息熵、相对熵、KL散度、交叉熵损失、交叉熵损失函数、softmax函数、softmax求概率、各种熵的公式
机器学习中的基本概念:信息熵,交叉熵和KL散度(讲的超好)
“交叉熵”如何做损失函数?打包理解“信息量”、“比特”、“熵”、“KL散度”、“交叉熵”
机器学习基础—KL 散度
【官方双语】交叉熵损失函数怎么进行反向传播来优化神经网络参数?
什么是交叉熵误差,多分类中的交叉熵损失函数
55、PyTorch的交叉熵、信息熵、二分类交叉熵、负对数似然、KL散度、余弦相似度的原理与代码讲解
[pytorch] 深入理解 nn.KLDivLoss(kl 散度) 与 nn.CrossEntropyLoss(交叉熵)
六分钟精通交叉熵损失函数原理及实例
KL散度、交叉熵、信息熵
【机器学习】重新理解线性回归 -3- 交叉熵
6.8CrossEntropyLoss交叉熵损失函数详解2
【精读AI论文】知识蒸馏
信息论(Fundamental 3):相对熵
20.交叉熵损失函数
【1分钟神经网络】1.7.1 交叉熵损失函数 | 神经网络 | 深度学习
【数之道 32】6分钟理解机器学习核心知识之<损失函数>
你真的理解交叉熵损失函数了吗?
Transformer计算自注意力的实例
【KL散度】【相对熵】从相似到不同的度量,探测分布之间的差异
模型结构图绘制 -- Axure 软件使用教程
交叉熵损失函数
Python中的dataclass真香,大幅度提升你的开发效率
损失函数 | 目标检测 - 定位损失
09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集【动手学深度学习v2】
信息熵 交叉熵 相对熵
【机器学习】直观理解信息量和信息熵的含义
21.二分类的交叉熵损失函数
迁移学习 | 模型查看&参数查看 | 预训练模型加载 | 模型修改 | 参数冻结
“损失函数”是如何设计出来的?直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法”
Focal Loss
训练日志 | tensorboard / tensorboardX | (1)记录训练数据指标
1.6【高频考点】信息量、熵与信息速率的计算
【15分钟】了解变分推理
语义分割 之 FCN
【草履虫都能看懂】2023最新线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、贝叶斯、SVM、随机森林、PCA、k-means等十大机器学习算法直接一口气学到爽!!!
如何理解“梯度下降法”?什么是“反向传播”?通过一个视频,一步一步全部搞明白
【熵】混沌世界的秩序,不确定性的确定
Deformable Convolution |可变形卷积