Softmax loss和交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是相关但不完全相同的概念。交叉熵损失是一种常用的损失...
torch 的nn.CrossEntropyLoss() 函数的label不需要one-hot编码,直接指出是第几类就好 2023-12-31 回复喜欢 Ccvayne 请问如果损失函数使用CrossEntropyLoss(),并且输出层也加了softmax处理。会有什么影响吗? 注意使用 nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数,最后一层输出不要softmax了,因为nn.CrossEntropyLoss...
卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 cross-entropy 交叉熵损失函数 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? cross-entropy 不是机器学习独有的概念,本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。 上式中,p代表正确答案,q代表的是预测值。交叉熵值越小,两个概率分布越接近。 需要注意的是,交...
cross entropy 的公式是 这里的 就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算,数值稳定还好一点,为啥不直接算他呢? 所以说,这有了 PyTorch 里面的 torch.nn.CrossEntropyLoss (输入是我们前面讲的 logits,也就是 全连接直接出来的东西)。这个 Cross...
理清了softmax loss,就可以来看看cross entropy了。 corss entropy是交叉熵的意思,它的公式如下: 是不是觉得和softmax loss的公式很像。当cross entropy的输入P是softmax的输出时,cross entropy等于softmax loss。Pj是输入的概率向量P的第j个值,所以如果你的概率是通过softmax公式得到的,那么cross entropy就是soft...
softmax和crossentropy 当进行多分类任务时,通常会使用 Softmax 函数和 CrossEntropyLoss 损失函数来处理模型的输出和计算损失。 Softmax 函数: Softmax 函数用于将模型的原始输出转换为概率分布。对于一个具有 K 个类别的模型输出向量 z,Softmax 函数的定义如下:...
最后，nn.CrossEntropyLoss可以看作是nn.LogSoftmax与nn.NLLLoss的整合。它首先对输入数据进行log_softmax变换，随后计算负对数似然损失。这一设计使得在计算时能够直接接受类别索引作为目标值，简化了数据准备过程。重要的是，用户应确保目标值与模型的输出维度相匹配，以确保计算的正确性。nn.CrossEntropy...
cross_entropy_loss 底层实际也是调用的 log_softmax 和 nll_loss。该算子一步到位的将 softmax、log 及 nll 操作全部完成。 b = torch.Tensor([ [1, 2], [0.5, 3], [0.9, 4] ]) loss = nn.CrossEntropyLoss() l1 = loss(b, torch.LongTensor([0, 1, 0])) ...
CrossEntropy Loss CrossEntropy 经常被用来定义损失函数, CrossEntropy Loss被定义为 对于第一个结果 [ 0.227863 , 0.61939586, 0.15274114], y_true = [0, 1, 0] 上式变成 总结 Softmax 把认为神经网络的结果是没有归一化的 Logit, 它会把结果归一化为概率分布。 而CrossEntropy 则会计算出该概率分布对真是...
虽然直接计算cross-entropy可能会更快，且数值稳定性更好，但softmax和cross-entropy通常被整合在一起使用，例如在PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss函数，它将logsoftmax和NLLLoss整合在一起。这种组合方式在实现上更为简便，同时保持了较高的数值稳定性。