loss(logits,target)=−log(exp(logits[target])∑jexp(logits[j])) 基于以上原理,我们可以手动实现Cross Entropy 以便理解: import torch def my_cross_entropy(logits, target, reduction="mean"): # 减去最大值,以免溢出 logits_max = logits.max(dim=-1, keepdim=True)[0] logits ...
五. Label Smoothing CrossEntropyLoss实现 基于上一节的交叉熵实现增加标签平滑功能,代码如下: class CELoss(nn.Module): ''' Cross Entropy Loss with label smoothing ''' def __init__(self, label_smooth=None, class_num=137): super().__init__() self.label_smooth = label_smooth self.class_n...
defbinary_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):return-np.mean(y_true*np.log(y_pred)+(1-y_true)*np.log(1-y_pred))# 多分类交叉熵损失函数 defcategorical_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):num_classes=y_true.shape[1]return-np.mean(np.sum(y_true*np.log(y_pred+1e-9),axis=1))#...
在pytorch中可以调用 F.cross_entropy(input, target)来实现交叉熵损失的计算。其实分解一下就是下面的公式,先把prediction按照最后的dim求softmax,然后再求它们的log,最后,分别乘上对应的target就ok了。 loss = -label * F.log_softmax(pred, dim=-1) 1. binary_cross_entropy与cross_entropy最大的区别在于b...
CrossEntropyLoss =()−log(pi) ##语义分割任务,如果这个pixel的类别,即ground trut中的标号是4,选择p向量中第4个元素p4,再取-log , 就是这个pixel的交叉熵loss = -log(p4) ,把整张图片所有的pixel的loss求和或者求平均就是整个图片的loss。
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
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...
(一)nn.CrossEntropyLoss详解 刚入门神经网络的时候也没注意过cross entropy的具体流程是怎么样的。以为和MSE一样,类似于计算预测值和label之间的距离。笼统地以为就是计算两个分布之间的距离。一直没有仔细探讨过其中的计算过程。 问题起因:在做序列模型的时候发现,序列预测出来的向量的形状是这样的(batch_size, seq...