crossentropy loss 代码 在机器学习和深度学习的过程中,Crossentropy Loss(交叉熵损失)是一个重要的概念。交叉熵损失常常用于分类问题,特别是多分类问题中。 在编写代码实现Crossentropy Loss时,可以分为以下几个步骤: 第一步,导入必要的Python包和库。通常情况下会导入numpy,因为它是Python中处理数学运算的基础库。
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLabelSmoothingCrossEntropy(nn.Module):"""NLL loss with label smoothing."""def__init__(self,smoothing=0.1):super(LabelSmoothingCrossEntropy,self).__init__()assertsmoothing<1.0self.smoothing=smoothingself.confidence=1.-smoothingdefforward(sel...
pytorch 实现的代码示例如下。 importtorch### 使用 torch.nn.BCELoss ###bceLoss=torch.nn.BCELoss(reduction='mean')# 和torch.nn.CrossEntropyLoss不一样,这里直接指定目标值的概率input=torch.tensor([0.7,0.2],requires_grad=True)# 和多分类指定类别编号不一样,这里直接指定预期概率target=torch.tensor([...
CrossEntropyLoss internally applies softmax. 拓展: F.log_softmax() F.log_softmax 等价于先应用 softmax 激活函数,然后对结果取对数 log()。它是将 softmax 和log 这两个操作结合在一起,以提高数值稳定性和计算效率。具体的数学定义如下: 在代码中,F.log_softmax 的等价操作可以用以下步骤实现: 计算...
因此,我们可以从LogSoftmax和NLLLoss来深度解析交叉熵损失函数的内部运算。 2. LogSoftmax函数 LogSoftmax()函数2公式如下: 即,先对输入值进行Softmax归一化处理,然后对归一化值取对数。这部分对应公式(1)中的 。 代码示例如下: ...
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss #计算交叉熵损失 loss = loss_fn(logits, targets) print('交叉熵损失:', loss.item() ``` 解释上述代码: 1. 首先,我们导入了PyTorch库。 2.然后,我们设置了随机种子以确保结果可复现。 3. 接下来,我们假设有4个样本,每个样本有3个类别。我们使用`torch.randn`函数生成了...
每一个batch的loss就是: 其中m为当前batch的样本量,n为类别数。 2,Pytorch中CrossEntropy的形式 语义分割的本质是对像素的分类。因此语义分割也是使用这个损失函数。首先看代码定义: 1 2 3 4 5 6 7 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, ...
cross_entropy基本代码 骑驴看代码 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss) 交叉熵损失函数是一种计算机学习中用来衡量两个分布之间差异的函数,是损失函数的一种,它常用于分类问题中的监督学习,它能够衡量模型的预测输出与真实输出之...
四.交叉熵函数的代码实现 在Python中,可以使用NumPy库或深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)来计算交叉熵损失函数。以下是使用NumPy计算二分类和多分类交叉熵损失函数的示例代码: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp # 二分类交叉熵损失函数 defbinary_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):return-np.mean(y_tr...
这段代码中,我们首先定义了一个模型的输出outputs和对应的真实标签labels。然后,我们创建了一个nn.CrossEntropyLoss的实例loss_fn。最后,我们调用loss_fn的__call__方法并传入模型输出和真实标签来计算损失。 代码示例 下面我们将通过一个简单的分类问题,来演示交叉熵损失函数的使用。我们首先生成一些随机数据用于训练:...