這個(gè)推導(dǎo)是為了便于理解，同時(shí)建立交叉熵、KL散度和信息量之間的關(guān)系
交叉熵(Cross Entropy)1. 信息量 其中x表示事件，p(x)表示事件發(fā)生的概率。 2. 信息熵 信息熵具有以下性質(zhì)：?jiǎn)握{(diào)性，即發(fā)生概率越高的事件，其所攜帶的信息熵越低。極端案例就是“太陽(yáng)從東方升起...
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感謝提醒。確實(shí)漏了一個(gè)負(fù)號(hào)
交叉熵(Cross Entropy)
1. 信息量 其中x表示事件，p(x)表示事件發(fā)生的概率。 2. 信息熵 信息熵具有以下性質(zhì)：?jiǎn)握{(diào)性，即發(fā)生概率越高的事件，其所攜帶的信息熵越低。極端案例就是“太陽(yáng)從東方升起...
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Adversarial Attack在生活中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型常用于甄別不好的東西，比如垃圾郵件或惡意軟件的檢測(cè)等，這樣就可能有不法分子千方百計(jì)想要騙過(guò)訓(xùn)練好的模型。 拿圖像分類來(lái)說(shuō)，如果我們想攻擊一個(gè)訓(xùn)練好的圖像...
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Win10系統(tǒng)下安裝PyTorch、cv2及其它相關(guān)包-2022
Win10系統(tǒng)下安裝PyTorch 最近由于重裝了系統(tǒng)，所以需要在機(jī)器上重新建立PyTorch環(huán)境。在網(wǎng)上查了一些資料，發(fā)現(xiàn)很多都已經(jīng)過(guò)時(shí)了。以前的比較方便的一種安裝流程為：...
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Latex編譯reference出現(xiàn)“I couldn't open file name `reference.aux'”錯(cuò)誤
我們?cè)趯?xiě)論文管理參考文獻(xiàn)時(shí)，可以在.tex文件同級(jí)目錄下建立.bib文件來(lái)管理。具體方法為：在正文最后的 \end{document} 前加上下述兩句代碼： \bibliog...
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Pytorch的參數(shù)“batch_first”的理解用過(guò)PyTorch的朋友大概都知道，對(duì)于不同的網(wǎng)絡(luò)層，輸入的維度雖然不同，但是通常輸入的第一個(gè)維度都是batch_size，比如torch.nn.Linear的輸入(batc...
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深度學(xué)習(xí)的7個(gè)技巧，幫你訓(xùn)練出好的模型
文章發(fā)布于公號(hào)【數(shù)智物語(yǔ)】（ID：decision_engine），關(guān)注公號(hào)不錯(cuò)過(guò)每一篇干貨。 來(lái)源 |AI公園（id：AI_Paradise） 作者 | George Se...
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初探Unet網(wǎng)絡(luò)十二月快樂(lè)鴨！21世紀(jì)10年代的最后一個(gè)12月 也要加油鴨！又是拖了一周才來(lái)寫(xiě)…真的不能這么懶啦！今天記錄的內(nèi)容來(lái)自于@一只大南瓜 之前讓我看的Unet網(wǎng)絡(luò)?！?..
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Attention(注意力)機(jī)制Attention(注意力)機(jī)制其實(shí)來(lái)源于人類的認(rèn)識(shí)認(rèn)知能力。比如當(dāng)人們觀察一個(gè)場(chǎng)景或處理一件事情時(shí)，人們往往會(huì)關(guān)注場(chǎng)景的顯著性物體，處理事情時(shí)則希望抓住主要矛盾。注意力機(jī)制...
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Pytorch 實(shí)現(xiàn) MobileNet V3 模型，并從 TensorFlow 轉(zhuǎn)化預(yù)訓(xùn)練參數(shù)隨著移動(dòng)終端的普及，以及在其上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型的需求，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小型化越來(lái)越得到重視和關(guān)注，已經(jīng)成為研究的熱門之一。作為小型化模型的經(jīng)典代表，MobileNet 系列模型已經(jīng)先...
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CBAM: Convolutional Block Attention Module 卷積塊注意模塊詳解
1. 摘要 我們提出了卷積塊注意模塊 (CBAM), 一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的注意模塊的前饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。給出了一個(gè)中間特征映射, 我們的模塊按照兩個(gè)獨(dú)立的維度、通道和空間順序推斷出...
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新聞推薦論文筆記(1)：A Multi-Channel Deep Fusion ApproachIJCAI2018 微軟研究院出品 本文為自己的論文閱讀筆記，如有錯(cuò)誤歡迎指正，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明鏈接及作者 不得不承認(rèn)，公司做推薦研究更加有優(yōu)勢(shì)，其有實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)，能夠直接發(fā)...
