交叉熵 类间距
交叉熵类间距
【原创实用版】
目录
一、交叉熵的定义与应用
1.交叉熵的概念
2.交叉熵在机器学习中的应用
二、类间距的定义与应用
1.类间距的概念
2.类间距在机器学习中的应用
三、交叉熵与类间距的关系
1.交叉熵与类间距的联系
2.交叉熵与类间距在机器学习中的共同作用
正文
一、交叉熵的定义与应用
1.交叉熵的概念
交叉熵（Cross Entropy）是一种衡量两个概率分布之间差异的指标。对于离散随机变量，交叉熵可以表示为两个概率分布的乘积与它们各自概
率的乘积之和的差值。具体公式为：H(P,Q) = -ΣP(i) * log(Q(i))，其中 P 和 Q 分别表示两个概率分布，i 表示随机变量的某个取值。
2.交叉熵在机器学习中的应用
交叉熵在机器学习中广泛应用，特别是在多分类问题中。在多分类问
题中，我们通常使用交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss Function）
来衡量模型预测概率分布与真实概率分布之间的差距，并以此作为优化目标。交叉熵损失函数的公式为：L(y, y_pred) = -Σy(i) * log(y_pred(i))，
其中 y 和 y_pred 分别表示真实概率分布和模型预测概率分布。通过最小化交叉熵损失函数，我们可以使模型在不断训练的过程中，逐渐提高预测的准确性。
二、类间距的定义与应用
1.类间距的概念
类间距（Interclass Distance）是指不同类别之间的距离。在机器学习中，类间距通常用于衡量分类器分隔不同类别的效果。类间距可以通过各种距离度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）来计算。
2.类间距在机器学习中的应用
类间距在机器学习中被广泛应用于评估分类器的性能。一个优秀的分类器应该能够清晰地区分不同类别，即类间距应该尽量大，而类内距（Intraclass Distance）应该尽量小。通过计算类间距，我们可以了解到分类器对不同类别的区分能力，并在模型选择和调参过程中提供参考依据。
三、交叉熵与类间距的关系
1.交叉熵与类间距的联系
交叉熵和类间距在机器学习中都起到了评估模型性能的作用。它们之间的关系可以从以下几个方面理解：
- 当模型的预测效果较好时，交叉熵损失函数值较小，同时类间距较大，表示模型能够较好地区分不同类别。
- 当模型的预测效果较差时，交叉熵损失函数值较大，同时类间距较小，表示模型对不同类别的区分能力较差。
2.交叉熵与类间距在机器学习中的共同作用
在机器学习中，我们通常会同时关注交叉熵和类间距。通过优化模型，使得交叉熵损失函数值不断减小，同时增大类间距，从而提高模型的分类
性能。
基于深度学习和上下文语义的视觉内容识别与分析研究
基于深度学习和上下文语义的视觉内容识別与分析研究 随着互联网技术的飞速进步以及深度学习展现出强大的性能,基 于图像和视频的各种应用也得到了前所未有的发展。然而,伴随着这 些应用给日常生活带来便利的同时,也给社会带来了许多潜在的负面 影响。因此,如何高效、准确地从这些纷繁复杂的海量数据中甄别出 有用的信息和过滤有害的信息,已经是大数据环境下亟待解决的问题。随着深度学习的发展,计算机视觉任务的应用领域也得到了空前的扩展,包括:图像分类、目标识别、目标检测、图像分割、对象跟踪等。本文将在深度学习的框架下,以四个计算机视觉的典型应用为基础, 通过结合多种不同的上下文关系,开展面向大数据的视觉内容的识别 与分析研究。这四个任务分别是:成人内容识别、特定图像检索、自 然场景解析和人像妆容迁移。首先,针对成人内容识别任务中类别空 间稀少和正负样本空间内样本多样化导致的分类难的问题,提出基于 高层语义的细到粗策略和基于多上下文混合建模的联合决策方案。传统成人内容识别通常都是二分类问题(“是成人”或“不是成人”), 而复杂的样本会导致部分样本类内距大于类间距,增大分类器训练的 困难。本文提出的细到粗策略,通过在训练中细化类别来改善分类器 的性能。此外,通过全局上下文、局部上下文和跨上下文等多种上下 文建模方式,从不同的角度去理解样本,最大限度地解决样本多样化 问题。与传统特征融合方式不同,策略融合并不直接融合特征,它在最大限度保证基于分类的全局上下文准确性的同时,利用基于检测的局 部上下文信息生成置信度较高的决策来尽力修正被误判的样本,从而
实现召回率和准确率的同时提高。此外,模块化的设计方案,允许通过更新全局上下文建模或局部上下文建模实现整个网络性能的提升。其次,针对场景解析任务中对象尺度较小、交互性多(遮挡)、隐藏性强(易湮没于复杂的背景中)等特性带来的对象识别困难的问题,提出一种基于深度学习的对象区域增强网络。该网络集成了针对任务设计的两个核心模块:对象区域增强策略和黑洞填充策略。前者将检测到的语义置信度较高的对象区域直接对应到卷积特征图的特定类别通道上的局部区域,并通过加权特征来改进上下文关系,完成对困难对象区域的识别;后者通过屏蔽额外背景类来避免解析网络将部分困难区域判定为额外背景类的错误。此外,模块化的设计方案使模型不但可以通过更换模块实现整体解析性能的提升,还可以将两个策略应用到其他现有的场景解析网络中。然后,针对以人脸解析为基础的典型应用—妆容迁移中的两个难点问题:(1)如何获得精确的人脸解析结果;(2)如何按需保持(如:脸型、五官)和迁移(如:唇彩、眼影)人像的特征,提出了对称加权交叉熵损失和深度局部妆容迁移网络。前者对特定的局部上下文区域进行加权,并强制对眼影、嘴唇等特殊区域进行对称性约束;后者利用不同类型的特征分别描述形状敏感和纹理敏感两种局部区域,最后通过迭代算法逐渐将局部妆容特征从参考人像迁移到未化妆的人像上。端到端的生成网络,不但可以产生自然的妆容迁移效果,还可以实现妆容浓淡程度的自由调节,这使得该系统的可用性大大增强。最后,针对大数据环境下图像检索效率和性能的问题,提出一种基于深度学习的层次化深度语义哈希方案。该网络可以
交叉熵 类间距
交叉熵类间距 【原创实用版】 目录 一、交叉熵的定义与应用 1.交叉熵的概念 2.交叉熵在机器学习中的应用 二、类间距的定义与应用 1.类间距的概念 2.类间距在机器学习中的应用 三、交叉熵与类间距的关系 1.交叉熵与类间距的联系 2.交叉熵与类间距在机器学习中的共同作用 正文 一、交叉熵的定义与应用 1.交叉熵的概念 交叉熵（Cross Entropy）是一种衡量两个概率分布之间差异的指标。对于离散随机变量，交叉熵可以表示为两个概率分布的乘积与它们各自概 率的乘积之和的差值。具体公式为：H(P,Q) = -ΣP(i) * log(Q(i))，其中 P 和 Q 分别表示两个概率分布，i 表示随机变量的某个取值。 2.交叉熵在机器学习中的应用 交叉熵在机器学习中广泛应用，特别是在多分类问题中。在多分类问 题中，我们通常使用交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss Function） 来衡量模型预测概率分布与真实概率分布之间的差距，并以此作为优化目标。交叉熵损失函数的公式为：L(y, y_pred) = -Σy(i) * log(y_pred(i))，
其中 y 和 y_pred 分别表示真实概率分布和模型预测概率分布。通过最小化交叉熵损失函数，我们可以使模型在不断训练的过程中，逐渐提高预测的准确性。 二、类间距的定义与应用 1.类间距的概念 类间距（Interclass Distance）是指不同类别之间的距离。在机器学习中，类间距通常用于衡量分类器分隔不同类别的效果。类间距可以通过各种距离度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）来计算。 2.类间距在机器学习中的应用 类间距在机器学习中被广泛应用于评估分类器的性能。一个优秀的分类器应该能够清晰地区分不同类别，即类间距应该尽量大，而类内距（Intraclass Distance）应该尽量小。通过计算类间距，我们可以了解到分类器对不同类别的区分能力，并在模型选择和调参过程中提供参考依据。 三、交叉熵与类间距的关系 1.交叉熵与类间距的联系 交叉熵和类间距在机器学习中都起到了评估模型性能的作用。它们之间的关系可以从以下几个方面理解： - 当模型的预测效果较好时，交叉熵损失函数值较小，同时类间距较大，表示模型能够较好地区分不同类别。 - 当模型的预测效果较差时，交叉熵损失函数值较大，同时类间距较小，表示模型对不同类别的区分能力较差。 2.交叉熵与类间距在机器学习中的共同作用 在机器学习中，我们通常会同时关注交叉熵和类间距。通过优化模型，使得交叉熵损失函数值不断减小，同时增大类间距，从而提高模型的分类
交叉熵 类间距
交叉熵类间距 交叉熵是一种常用的信息度量方法，它在机器学习和信息论中被广泛应用。它可以用于衡量两个概率分布之间的差异，特别适用于分类问题的模型评估和优化。 在解释交叉熵之前，我们先来了解一下类间距。类间距是指不同类别之间的距离或差异程度。在分类问题中，我们希望模型能够准确地将不同类别的样本区分开来，因此类间距越大，分类效果越好。 交叉熵是一种度量方法，用于衡量两个概率分布之间的差异。在分类问题中，我们通常使用交叉熵来衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。交叉熵越小，表示预测结果与真实标签越接近，模型的分类效果越好。 具体来说，假设我们有一个分类问题，有n个类别。对于每个样本，我们的模型会给出一个概率分布，表示该样本属于每个类别的概率。而真实标签则是一个one-hot向量，表示该样本的真实类别。交叉熵可以通过以下公式计算： 交叉熵 = -Σ(y * log(y_hat)) 其中，y表示真实标签的概率分布，y_hat表示模型的预测结果。log表示自然对数。 交叉熵的计算过程可以简单理解为，对于每个类别，将真实标签的
概率乘以模型的预测结果的概率的对数，然后将所有类别的结果求和并取相反数。 为什么要使用交叉熵作为模型评估和优化的指标呢？这是因为交叉熵具有以下几个特点： 交叉熵是一个非负数，当且仅当真实标签和模型的预测结果完全一致时，交叉熵为0。因此，交叉熵可以作为一个可靠的指标来衡量模型的分类效果。 交叉熵对于概率分布的变化非常敏感。即使两个概率分布只有微小的差异，交叉熵的值也会有较大的变化。这使得交叉熵可以有效地区分不同类别之间的差异。 交叉熵在模型训练过程中具有良好的数学性质。在使用梯度下降等优化算法进行模型训练时，交叉熵可以提供一个清晰的方向指引，帮助我们优化模型的参数。 除了在模型评估和优化中的应用外，交叉熵还有其他一些重要的应用。例如，在信息论中，交叉熵被用于衡量两个概率分布之间的信息差异。在自然语言处理中，交叉熵可以用于衡量语言模型的预测准确度。在神经网络中，交叉熵可以作为损失函数来指导网络的训练。 交叉熵是一种常用的度量方法，用于衡量两个概率分布之间的差异。
基于K-L交叉熵的岭回归人脸识别
基于K-L交叉熵的岭回归人脸识别 陈利;冯燕;贾应彪 【摘要】Ridge regression for face recognition uses the vertices of a regular simplex to encode the multiple labels for each face,and maps the high-dimensional feature into a low-dimension subspace. This algorithm firstly extracts the feature vector of LBP histogram in a face image. Principal component analysis (PCA) and ridge regression are used successively to reduce the dimension twice. In face recognition stage, K-L cross entropy is utilized to calculate the similarity between the label vector and projected feature vector. The principle of minimum entropy can determine the category which the test sample belongs to. ORL and YALE face databases are selected to test the algorithm. Experimental results demonstrate that K-L cross entropy will get higher recognition rate than traditional Euclidean distance.%岭回归人脸识别利用正则单形的顶点对每类人脸进行多元标记，通过投影实现高维人脸特征的降维。该算法首先提取人脸图像的局部二进制（LBP）直方图特征向量,通过主成分分析（PCA）和岭回归对该特征向量进行两次降维。识别阶段利用K-L交叉熵计算标记向量和投影后特征向量的相似性，根据熵值最小原则完成对测试样本的类别判断。实验选取ORL和YALE两个标准人脸库对算法进行测试，结果表明，K-L交叉熵测度比传统的欧氏距离测度获得更高的识别率。 【期刊名称】《电子设计工程》 【年(卷),期】2014(000)014
一种采用改进交叉熵的多目标优化问题求解方法
一种采用改进交叉熵的多目标优化问题求解方法 赵舵;唐启超;余志斌 【摘要】针对传统交叉熵算法不能解决多目标优化问题,采用单目标交叉熵优化算法提出了改进多目标交叉熵优化(Multi-Objective Cross Entropy Optimization,MOCEO)算法.首先,采用个体选择机制来保留进化过程中的优良个体,通过精英保留策略提取优良个体分布信息以不断修正算法正态分布概率模型参数;其次,引入进化方向在正态分布群体采样过程中,引导所产生新个体在解空间中的分布使得种群朝着性能提高的方向进化;最后,为了避免陷入局部最优点在参数平滑操作过程中,定义了调节系数随机调整正态分布概率模型参数.ZDT和DTLZ系列多目标问题的测试结果表明,与经典多目标优化算法NSGA-Ⅱ、SPEA2、MOEAD、PAES相比,MOCEO在超体积和反转世代距离性能指标以及进化速度等方面较好,是一种收敛速度快、寻优能力强、鲁棒性高的算法.为验证MOCEO在工程实际中的效果,将其应用于某型高速列车悬挂系统横向平稳控制系统的参数优化中,仿真结果表明:相比于NSGA-Ⅱ算法,使用MOCEO优化调整控制系统参数后,车体横向平稳性指标提高4.16％,横向加速度峰值减小10.34％,横向振动加速度在1～2 Hz人体敏感频率范围内有一定改善,列车具有更好的横向平稳性能. 【期刊名称】《西安交通大学学报》 【年(卷),期】2019(053)003 【总页数】9页(P66-74) 【关键词】多目标优化;进化算法;交叉熵优化算法;横向平稳性 【作者】赵舵;唐启超;余志斌
【作者单位】西南交通大学电气工程学院,610031,成都;西南交通大学电气工程学院,610031,成都;西南交通大学电气工程学院,610031,成都 【正文语种】中文 【中图分类】TP18 交叉熵(Cross Entropy,CE)优化算法是一类新型的启发式随机优化算法,在优化过程中无需优化问题的梯度信息,仅根据适应度函数进行寻优,具有计算复杂度低、鲁棒性强并能以较大概率求得全局最优解的特点[1-4]。目前,有关CE优化算法的研究已经取得了一定进展,并解决了许多优化问题。在单目标优化问题的求解方面:文献[5]介绍了基本CE优化算法的原理及改进,并讨论了其在组合优化和机器学习方面的应用;文献[6]在CE优化算法的开发和迭代过程中做了改进,提高了收敛速度,并将其应用于连续变量的逆问题求解;文献[7]将CE优化算法应用于比例-积分-微分(PID)控制器的设计,并与基于遗传算法的PID控制器设计方法进行比较,结果表明CE优化算法具有较低的计算复杂度。随着研究的发展,CE优化算法逐步被拓展到多目标优化问题的求解中:文献[8]将广义分解的方法和CE优化算法结合,提出了MACE-gD算法,并与MOEA/D和RM-MEDA算法进行了性能比较;文献[9]将模糊c均值聚类算法与CE优化算法相结合,提出了改进交叉熵优化算法,并应用于解决多目标不等间距阵列综合问题;文献[10]结合了分布估计算法和CE优化算法的优点,提出了一种改进的CE优化算法,并应用于合金微钻孔加工工艺参数的多目标优化问题中,结果表明加工效率得到了有效提高。 高速和舒适是世界铁路发展的主流,因此对于高速铁道车辆横向运行平稳性的要求越来越高,被动悬挂系统逐渐难以满足使用要求,而主动悬挂和半主动悬挂控制是改善列车横向运行平稳性的有效方法[11-12]。结合我国实际,采用半主动悬挂控制系
AI图像视觉处理技术简介
AI图像视觉处理技术简介 计算机视觉是一门研究如何使机器”看“的科学，作为一个学科，它试图建 立能够从图像或多维数据中获取”信息“的人工智能系统。 一、检测跟踪 1.MTCNN MTCNN是比较经典快速的人脸检测技术，它可实现两个任务：人脸检测与人 脸关键点检测。这个过程由三个级联的轻量级CNN完成：PNet，RNet和Onet； 图像数据先后经过这三个网络的处理，最终输出人脸检测和关键点检测结 果。 技术思想及原理分析 本项目的一大技术亮点就是使用了级联卷积的思想，将复杂问题简单化，化整为零，逐一攻破，既减小了问题的难度、提高了模型训练效率，还为以后解决这一类问题提供了可参考的方法。项目中的级联思想、图像金字塔、IOU、NMS、图像坐标缩放及坐标反算等技术在后续的目标检测中仍然能够看到它们的身影。
应用场景及商业价值 本项目应用最为广泛的场景就是人脸检测，如果将本项目怒扩展，实际上是可以使用在任何单类多目标的检测项目上的。比如交通车辆检测、工厂生产零部件检测、农业农作物检测、商场人流量检测等等，但凡是同类别的目标，都能够检测。本项目的商业价值在于它的普适性，目标检测类项目的应用场景广泛，在AI行
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