def cross_entropy_loss(pred_class_outputs, gt_classes, eps, alpha=0.2): num_classes = pred_class_outputs.size(1) if eps >= 0: smooth_param = eps else: # Adaptive label smooth regularization soft_label = F.softmax(pred_class_outputs, dim=1) smooth_param = alpha * soft_label[torch...
引入GAN 思想来改进双塔结构后,模型就有了2个任务/Loss。一个是之前的利用图文 pair 关系约束距离的 Loss,另一个是新增的判别器 Loss。判别器的 Loss 可简单的设计成一个二分类 Cross-Entropy Loss,输入是图片侧的塔和文本侧的塔的顶层 embedding,输出是预估该 embedding 是来自于哪一个分支。上图左侧生成图文...
首先看分类是否有问题 其次需要看target是否从0开始 链接如下 (43条消息) Target xxx is out of bounds._`AllureLove的博客-CSDN博客
pytorch将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()组合到nn.CrossEntropyLoss(),即调用nn.CrossEntropyLoss() 底层会调用上述两个函数,可以理解为 CrossEntropyLoss = LogSoftmax + NLLLoss。因此一般多分类任务都常用交叉熵损失。 以下label_i代表节点xi的真实标签,c为总的标签数。 loss(x,class)=1n∑−w[labeli]...
对于分类任务，我们可以通过大小为 [768, n] 的线性层来传递从 GPT-2 架构接收到的输出，以获得每个类别的概率（其中 n 表示类别的数量），然后通过 softmax 传递，得到最高的预测类别，并使用 CrossEntropyLoss 来训练架构进行分类。 这就是 GPT-2 背后的全部魔法。它是一种基于解码器的 transformer 式结构...
classMaskedSoftmaxCELoss(nn.CrossEntropyLoss): """带遮蔽的softmax交叉熵损失函数""" # `pred` 的形状:(`batch_size`, `seq_length_tgt`, `vocab_size_tgt`) # `label` 的形状:(`batch_size`, `seq_length_tgt`) # ...
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization) 对于二分类模型,通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。 对于多分类模型,如果label是类别序号编码的,则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。如果label进行了one-hot编码,则需要使用稀疏类别交叉熵损...
'''代码示例'''loss_func=torch.nn.NLLLoss(weight=None,reduction='mean')# note:# weight同上,如公式中的w代表各个类在损失中占有的权重,即类的重要程度,若不赋予权重w,则各类同等重要,上述公式中的w[class]去掉。# reduction同上。 nn.CrossEntropyLoss (交叉熵损失):如上述二进制交叉熵所示,随着预测的概...
'''代码示例'''loss_func=torch.nn.NLLLoss(weight=None,reduction='mean')# note:# weight同上,如公式中的w代表各个类在损失中占有的权重,即类的重要程度,若不赋予权重w,则各类同等重要,上述公式中的w[class]去掉。 # reduction同上。 nn.CrossEntropyLoss (交叉熵损失):如上述二进制交叉熵所示,随着预测的...
1.二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy: Aliases: tf.losses.sigmoid_cross_entropy(…): 使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits创建交叉熵loss. tf.losses.sigmoid_cross_entropy( multi_class_labels, logits, weights=1.0, label_smoothing=0, ...