因为调用F.cross_entropy函数时会通过log_softmax和nll_loss来计算损失,也就是说使用F.cross_entropy函数时,程序会自动先对out进行先算softmax,以将结果归一化到[0,1],再算log,即信息量,最后再计算nll_loss,即交叉熵。即执行F.cross_entropy时,相当于执行以下代码: soft_out = F.softmax(logits) log_soft...
接下来我们去探索能否使用NLLLoss和Logsoftmax实现一样的输出呢? c = nn.NLLLoss() soft = nn.LogSoftmax(dim=1) input = soft(input) print(c(input,target)) 输出如下 tensor(1.6476) 可以看到是一致的.实际上在这里,CrossEntropyLoss = LogSoftmax + NLLLoss. 实际上基础的CrossEntropyLoss就做了一个...
实现1采用了(1.0-self.label_smooth)*target + self.label_smooth/self.class_num实现,与原始公式不太一样。 后续在了解到pytorch的clamp接口后,发现能够利用其能正确实现原公式,见实现2。 3. 实验验证 ① 交叉熵损失正确率,与标准的交叉熵比较: loss1 = nn.CrossEntropyLoss() loss2 = CELoss(label_smooth...
自己实现 cross entropy loss input_y=tf.placeholder(tf.int32, [batch_size,num_classes],name="input_y") # logits 是 [batch_size, num_classes] loss=-tf.reduce_mean(tf.cast(input_y,tf.float32)*tf.log(tf.nn.softmax(logits)))
具体实现时，首先确保logits未经softmax处理，系统会在计算损失时自动进行这一步骤。通过调用cross_entropy函数，等效执行了log_softmax和nll_loss的操作，得到的值代表了模型预测与实际标签之间的差异。手动实现交叉熵损失时，同样需要考虑其导数。导数的计算基于损失函数与预测值的关系。在特定场景下，大词汇...
如果觉得手动加sigmoid函数麻烦,可以直接调用nn.BCEwithlogitsloss。1 2 3 4 5 # class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') # function torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean...
在实现的类中，考虑到了torch.nn.CrossEntropyLoss的两个关键参数：weight和size_average。weight参数是一个张量，其维度为类别数量C，用于给不同类别的样本赋予不同的权重。size_average参数则是一个布尔值，默认为True，表示计算结果的平均值。若设置为False，则不会对损失值求平均，而是直接求和。为了...
主要从原理上理解NLL, BCE, CE loss,概率与似然的区别,从数学与信息论的角度看待交叉熵。, 视频播放量 6804、弹幕量 8、点赞数 188、投硬币枚数 91、收藏人数 286、转发人数 13, 视频作者 如果我听歌可眼红丶, 作者简介 ,相关视频:斯坦福李飞飞最新演讲:Ai的历史和未来
除了使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数外,还可以手动实现交叉熵损失函数的计算。下面是一个手动计算交叉熵的示例代码: ```python import torch import torch.nn.functional as F #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,...