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...
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...
NLLLoss:Negative Log Likelihood Loss,负对数似然损失函数。 CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数。 二. 实例 用例子来解释下CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别,以三个样本为一个batch,任务为三分类为例。 1. input_:输入,模型的预测结果; target:真实结果、groudTruth,预测三个样本分类为类别0、2、1; 图1 2. 先...
步骤3: 计算损失 我们将通过模型获取 logits,并使用CrossEntropyLoss来计算损失。 AI检测代码解析 # 前向传播logits=model(inputs)# 输出 logits 形状为 (2, 3)# 定义损失函数criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失loss=criterion(logits,targets)# targets 是 (2,)print(f'Loss:{loss.item()}')...
pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果。 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实是把前一层的输入映射到0~1这个区间上,可以认为上一层某个样本的输入数据越大,就代表这个样本标签属于1的概率就越大,反之,上一层某样本的输入...
在深度学习中,损失函数(Loss Function)是一个至关重要的组成部分,它用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是分类问题中最常用的损失函数之一。在本文中,我们将深入学习PyTorch中的交叉熵损失函数的使用,并通过代码示例来帮助理解。
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来实现交叉熵损失的计算。这个函数在内部使用了log_softmax函数,它首先对模型输出进行softmax操作,然后计算对数概率。在此基础上,它将真实标签与对数概率进行比较并计算交叉熵损失。 CrossEntropyLoss函数的使用非常简单,只需要将模型输出(logits)和真实标签作为输入即可。
1. 定义： CrossEntropyLoss是Pytorch中用于分类任务的一个损失函数，它结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss两个函数的功能。2. 工作原理： Softmax转换：首先，CrossEntropyLoss会对模型的原始输出进行softmax转换，将输出转换为概率分布，使得每个类别的输出值在0到1之间，且所有类别的输出值之和为1。
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
PyTorch中的cross_entropy函数在torch.nn模块中定义,并可以通过调用torch.nn.functional.cross_entropy来使用。cross_entropy函数接受两个参数:input和target。 input参数是指模型的输出,通常为一个形状为(batch_size, num_classes)的张量。其中,batch_size表示每个批次中的样本数量,num_classes表示类别的个数。 target参...