一、F.cross_entropy( ) 这个函数就是我们常说的softmax Loss。这里暂时只说一下pytorch中该函数的用法(主要是一些平时被忽略的参数) 函数原型为: AI检测代码解析 cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 1. input 一...
```python import numpy as np import math ``` 2.2 定义Cross Entropy函数 接下来,我们定义一个用于计算Cross Entropy的函数。代码如下: ```python def cross_entropy(p, q): return -np.sum(p * np.log(q)) ``` 在这个函数中,p和q分别表示真实分布和模型分布,我们使用numpy中的sum函数和log函数来帮...
cross_entropy=-sum([y*math.log(y_hat)fory,y_hatinzip(y_true,y_pred)]) 1. 其中,y_true是真实的概率分布,y_pred是预测的概率分布。这个公式可以理解为对每个类别的概率值进行求和,并将其取反。在Python中,可以使用zip函数来同时遍历两个列表,然后使用列表推导式进行求和。 4. 示例代码 下面是一个完...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数 4 参考文献 正文开始 1 什么是交叉熵? 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。为什么这么说呢,举个例子:在做分类的训练的时候,如果一个样本属于第K类,那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1,而其他节点的输出都为0,即[0,0,1,0,….0,0],这个数组...
在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`类来计算交叉熵损失函数。下面是用于计算交叉熵的Python代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn #设置随机种子以便结果可复现 #假设有4个样本,每个样本有3个类别 # 模型预测的概率值(未经过 softmax) logits = torch.randn(4, 3) targets =...
a=F.cross_entropy(logits,torch.tensor([3]))# 这里要格外注意,cross_entropy函数默认包含了softmax功能,因此后面要传入的是logits, # 此时若传入pred,再运行上段代码时会额外进行一次softmaxprint('a:',a)# 这里若想自己手动完成,则要改写代码为.bll_loss函数 ...
用Python和Pytorch实现softmax和cross-entropy softmax激活函数 softmax激活函数将包含K个元素的向量转换到(0,1)之间,并且和为1,因此它们可以用来表示概率。 python: defsoftmax(x):returnnp.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) x=np.array([0.1, 0.9, 4.0])...
The Cross-Entropy Loss Function for the Softmax Function 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文介绍含有softmax函数的交叉熵损失函数的求导过程,并介绍一种交叉熵损失的
【深度学习基础】交叉熵损失函数 (Cross-Entropy Loss Function)由来原理场景示例详解 1. 由来 2. 原理 3. 使用场景 4. 交叉熵损失函数公式及Python实现 4.1 二分类交叉熵损失 4.2 多分类交叉熵损失 4.3 实现自定义交叉熵损失函数 5. 其他类似概念 6. 详细区别 7. 官方链接 【深度学习基础】交叉熵损失函数 (...
1.3 Cross Entropy Loss Function(交叉熵损失函数) 1.3.1 表达式 (1) 二分类 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(log 的底数是 e): L = \frac{1}{N}\sum_{i} L_i = \frac{1}{N}\sum_{i}-[y_i\cdot log(p_i...