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cross entropy多分類的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦孫玉林,余本國寫的 機器學習演算法動手硬幹：用PyTorch+Jupyter最佳組合達成 和我妻幸長的 決心打底!Python 深度學習基礎養成都 可以從中找到所需的評價。
另外網站人工智慧-Classification 分類學習 - 大大通也說明：在Softmax 回歸這個例子，所使用的損失函數是交叉熵(Cross Entropy) 。交叉熵是評估兩個機率分配(distribution) 有多接近，如果兩著很接近，則交叉熵的結果趨近於0； ...
這兩本書分別來自深智數位 和旗標所出版 。
國立政治大學 資訊科學系碩士在職專班 廖文宏所指導 陳忠揚的 基於深度學習框架之衛星圖像人造物切割 （2021），提出cross entropy多分類關鍵因素是什麼，來自於深度學習、衛星圖資、語意分割、影像強化、無監督域適應。
而第二篇論文國立嘉義大學 景觀學系研究所 江彥政所指導 柯柔安的 道路綠化對駕駛者注意力及反應時間影響之研究 （2021），提出因為有 道路綠化、注意力、反應時間的重點而找出了 cross entropy多分類的解答。
最後網站機器學習理論：從資訊理論角度理解Entropy - YouTube則補充：這影片中我們從資訊傳遞的角度來理解Entropy、 Cross Entropy ，及KL Divergence的意義。以上內容為在參考許多文章影片後我理解的結果，若有理解錯誤 ...
機器學習演算法動手硬幹：用PyTorch+Jupyter最佳組合達成
為了解決cross entropy多分類 的問題，作者孫玉林,余本國 這樣論述：
★★★【機器學習】+【演算法】★★★ ★★★★★【PyTorch】+【Jupyter】★★★★★ 一步一腳印、腳踏實地 機器學習經典演算法全面講解 我們平常視為理所當然的L1、L2、Softmax，Cross Entropy，都是基礎的機器學習所推導出來的，很多人以為不需要學的機器學習演算法，才是站穩腳步的基本大法！ 本書就是讓你可以用Python來真正真槍實戰上手機器學習。從最基礎的資料清理、特徵工程開始，一直到資料集遺漏值的研究，包括了特徵變換、建構，降維等具有實用性的技巧，之後說明了模型是什麼，接下來全書就是各種演算法的詳解，最後還有一個難得的中文自然語言處理的
案例，不像一般機器學習的書千篇一律MNIST手寫辨識、人臉辨識這麼平凡的東西，難得有深入「機器學習」的動手書，讓你真的可以在人工智慧的領域中走的長長久久。 大集結！聚類演算法 ✪K-means 聚類 ✪系統聚類 ✪譜聚類 ✪模糊聚類 ✪密度聚類 ✪高斯混合模型聚類 ✪親和力傳播聚類 ✪BIRCH 聚類 技術重點 ✪資料探索與視覺化 ✪Python實際資料集特徵工程 ✪模型選擇和評估 ✪Ridge回歸分析、LASSO回歸分析以及Logistic回歸分析 ✪時間序列分析 ✪聚類演算法與異常值檢測 ✪決策樹、隨機森林、AdaBo
ost、梯度提升樹 ✪貝氏演算法和K-近鄰演算法 ✪支持向量機和類神經網路 ✪關聯規則與文字探勘 ✪PyTorch深度學習框架
基於深度學習框架之衛星圖像人造物切割
為了解決cross entropy多分類 的問題，作者陳忠揚 這樣論述：
遙測(remote sensing)是近年來影像處理熱門領域之一，該技術被廣泛應用於水土監測、環境監測、以及軍事類活動監控等多項應用，囿於衛星資料取得成本相對較高，致使提供學術研究的公開資料與相關研究之應用起步較晚，眾多研究中可以發現，針對衛星影像的語意切割(semantic segmentation)整體表現上仍然不佳，本研究將衛星影像分為同質性與異質性兩種資料，前者的訓練與測試資料，皆來自相同衛星及成像條件的影像，後者則是訓練和測試資料集隸屬於不同區域及季節之影像，分別探討如何透過影像增強與深度學習框架的方式，提升衛星影像的物件切割表現，以及透過「無監督域適應(unsupervised
domain adaptation, UDA)」的技術，使模型面對更加複雜的衛星圖資，於跨域任務的影像分割仍保有一定的適應力。同質性衛星影像的應用，本研究透過訓練資料的前處理，使用深度學習中遷移學習之概念，載入預訓練模型，搭配模型再訓練、Mixed Pooling Module (MPM)模組應用以及相關參數調校後，找到最佳搭配組合，提升衛星影像之切割效能；前處理包括影像增強、高頻強化、邊緣銳化等方式，目標鎖定人造物體的建築與道路，提升整體影像切割校能的mIoU指標。最終，透過資料前處理、特徵強化模組、骨幹網路選擇之搭配，獲得83.5%的mIoU效能表現，與原始效能相比大約精進3%。異質性衛星
影像的應用，本研究依序驗證Source Only、現有UDA技術以及域轉換與強化網路(Domain Transfer and Enhancement Network, DTEN)架構，透過調整其中的關鍵參數設定，試圖讓模型更有效執行跨域影像分割任務，最終超越UDA最佳效能mIoU指標3.6%，達到45.3%之表現。
決心打底!Python 深度學習基礎養成
為了解決cross entropy多分類 的問題，作者我妻幸長 這樣論述：
一步步拆解複雜的數學算式，一筆筆手工算給你看, 硬派學習才能紮穩根基！ 「想要學好深度學習，深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要！」相信不少初學者正抱持著相同的想法，希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節，但多數的情況卻可能一直碰壁... 原因很簡單，當你深究神經網路的底層運算，會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行，滿滿的數學算式卻很容易讓人打退堂鼓，但是，真有決心學好基礎千萬不要就此放棄！ 其實神經網路底層並沒用到多深的數學，只需要向量、矩陣等線性代數，以及偏微分、鏈鎖法則等微分技巧，掌握這些就綽綽有餘，但
為什麼一堆數學算式總是讓人看了頭昏腦脹？因為數學光用看的是「無感」的！既然無法逃避，我們就帶你跟數學來個正面對決！當遇到看起來很複雜的數學算式時，我們會先一步步手工算給你看，再用 Python + NumPy 算一遍來驗證，完成這兩個步驟後保證清楚了解各種算式的涵義！ 而針對深度學習的精髓－mini-batch 反向傳播運算，我們也將硬派拆解背後的數學運算，你將清楚看到 DNN、CNN 神經網路所有「反」著算來進行優化的細節，這絕對是其他深度學習書籍少見的紮實內容。 若你之前看了一大堆深度學習書籍或網路文章，始終對數學心存畏懼，也對底層的運算似懂非懂，請跟著本書潛心修練，一定可以紮
實養成深度學習的基礎！ 本書特色 Python 基礎紮根 ✕ 正面迎戰數學 ✕ 神經網路底層概念，該學的一次搞定！ ‧惡補深度學習的數學基礎，手工算最清楚！ 對數／指數／向量／矩陣／矩陣乘積／微分／偏微分／全微分／鏈鎖法則 ‧紮實打好 Python 與常用套件的基礎 list／tuple／條件式／迴圈／函式／類別／reshape／transpose／NumPy／Matplotlib／scikit-learn ‧零框架！硬派拆解深度學習演算法背後的數學運算 DNN 反向傳播／CNN 反向傳播／mini-batch SGD／Dropout／AdaGrad
‧詳細解說，流暢翻譯 本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！
道路綠化對駕駛者注意力及反應時間影響之研究
為了解決cross entropy多分類 的問題，作者柯柔安 這樣論述：
分心與疲勞駕駛占交通事故原因達20%。疲勞駕駛高風險不亞於酒後駕駛，皆會使駕駛神智不清、反應速度下降，無法提起精神專注於駕車上。因此駕駛的感知反應時間(Perception–Reaction Time , PRT)往往是影響事故的重要因素。因此本研究目的探討道路綠化對駕駛者注意力與反應時間之影響，然而目前對於綠化與反應時間的研究較少。望對提升駕駛者反應時間有所助益，進而減少事故的發生。本研究欲探討道路綠化對駕駛人之影響，但道路現實突發狀況難以預測，對駕駛也有安全性的疑慮，考慮到實際上路周遭環境因子眾多，導致實驗結果受到影響，故運用虛擬的技術來重建實驗場景。受測流程分為三個階段：前置作業及注意
力前測、駕駛模擬測驗、注意力後測。利用反向數字廣度測驗(backward digit span, BDS)以及叫色作業(Stroop)兩種注意力測驗工具進行注意力前測及後測進而比較注意不同環境背景及道路綠化程度對駕駛之影響。駕駛模擬測驗分本研究採用Oculus VR Quest 2結合駕駛模擬方向盤的模擬系統來重建虛擬實驗場景，將道路背景分為都市及鄉村；道路兩測行道樹綠化程度分成：無綠化、1%-10%、11%-20%、21%-30%、31%-40%共10組，每組收集15人，共有150位受測者。受測者戴上VR分別觀看3段模擬突發狀況，利用突發事件與受測者踩煞車時間差收集受測者的反應時間。本研究共
收集144份有效樣本，經由研究結果發現，觀看綠化之路段後，能提升駕駛於駕車時的注意力程度。不同綠化程度皆會影響駕駛人的注意力，在綠化與BDS注意力測驗結果顯著，道路綠化程度越高，駕駛的專注程度越高。在綠化與叫色作業測驗結果則不顯著；在反應時間方面，道路綠化與反應時間有顯著性，綠化程度越高，駕駛遇突發狀況的反應時間則越短。研究結果說明觀看有行道樹的路段能有效改善駕駛的身心狀況，而綠化之道路對於注意力和反應時間改善也有實質的幫助。本研究結果可作為行道樹設計方面提供具體的建議，行道樹不僅可以綠美化道路環境同時降低駕駛者的不穩定情緒、提高注意力、對生理和心理有所幫助，未來在規劃道路設計時可以多注意行道
樹的配置與設計，有助於提高駕駛人於道路行車之安全性。