CrossEntropyLoss是PyTorch中处理多分类问题的重要工具。通过理解和正确使用这一损失函数,我们可以更有效地训练分类模型。希望本文能帮助读者更好地掌握CrossEntropyLoss,并在实际应用中取得更好的效果。 通过上述内容,我们详细探讨了PyTorch中的CrossEntropyLoss,包括其原理、使用方法、注意事项及实践应用。希望这些内容对您...
criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)# 训练模型 device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device)forepochinrange(10):running_loss=0.0fori,(inputs,labels)inenumerate(train_loader):inputs,labels=inputs.to(dev...
Pytorch中的CrossEntropyLoss()是将logSoftmax()和NLLLoss()函数进行合并的,也就是说其内在实现就是基于logSoftmax()和NLLLoss()这两个函数。 input=torch.rand(3,5)target=torch.empty(3,dtype=torch.long).random_(5)loss_fn=CrossEntropyLoss(reduction='sum')loss=loss_fn(input,target)print(loss)_inp...
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为p和1−p,此时表达式为( 的log底数是e): L=1N∑iLi=1N∑i−[yi⋅log(pi)+(1−yi)⋅log(1−pi)] 其中: yi—— 表示样本i的la...
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 ,此时表达式为( 的 底数是 ): 其中: —— 表示样本 的label,正类为1 ,负类为0 —— 表示样本 ...
先说二值loss吧,即二分类问题 一、二分类 直接解释: 假设有两个类0,1。我们需要做的就是,使得属于0类的训练样本x经过网络M(x)之后的输出y尽可能的靠近0,相反则使得属于1类的训练样本x经过网络M(x)之后的输出y尽可能的靠近1。 分析上面这个公式,我们训练网络的直接手段当然是采用梯度下降法使得Loss函数越小...
5 softmax、log_softmax、CrossEntropyLoss 、NLLLoss 四个函数的对比 6 结束语 引言 本文我将和大家分享一下二分类、多分类与多标签分类的区别与损失函数,以及softmax、log_softmax、CrossEntropyLoss 、NLLLoss 四个函数的对比,来深入的理解一下loss损失函数之间的用法和区别。 1 基本概念 (1)二分类:分类任务...
可以发现,交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效果的差异。 2. 函数性质 可以看出,该函数是凸函数,求导时能够得到全局最优值。 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...
深入理解二分类和多分类CrossEntropy Loss和Focal Loss 二分类交叉熵 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为p和 1?p,此时表达式为( 的log ?底数是e): 其中: yi—— 表示样本i的label,正类为1 ,负类为0 ...
model = Net()# 构造损失函数和优化器criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()# 此函数,需要一个未激活的输入,它将 交叉熵 和 softmax 的计算进行融合。(这样计算更快更稳定!)optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)# momentum:冲量deftrain(epoch): ...