cross_entropy_mean = F.nll_loss(log_preds, labels) 或者 loss = nn.NLLLoss() 很多人很难理解,不是求的交叉熵损损失吗?怎么返回的是nll_loss呢? 其实,NLLloss+log+softmax就是CrossEntropyLoss,而其中的NLLloss就是在做交叉熵损失函数的最后一步:预测结果的删除负号,然后求和。 我们下面看两个第一: ...
mean(dim=-1) loss = self.confidence * nll_loss + self.smoothing * smooth_loss return loss.mean() if __name__ == '__main__': # Example of using LabelSmoothingCrossEntropy criterion = LabelSmoothingCrossEntropy(smoothing=0.1) input = torch.Tensor([[-2.2280, -1.2998, -1.7275, -1.2504...
四、dice soft loss 五、soft IoU loss 总结: 一、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5: ...
returntorch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) 可以看到torch.nn下面的CrossEntropyLoss类在forward时调用了nn.functional下的cross_entropy函数,当然最终的计算是通过C++编写的函数计算的。 3.2 不同点 不同点1:在使用nn.CrossEnt...
多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。 均方误差(Mean Squared Error / MSE):在回归问题中常用,计算预测值与真实值之差的平方平均。 均方根误差(Root Mean Squared Error / RMSE):MSE的平方根,也是回归任务中的损失函数。
在分类问题中用交叉熵可以更好的体现loss的同时,使其仍然是个凸函数,这对于梯度下降时的搜索很有用。 反观平方和函数,经过softmax后使得函数是一个非凸函数。 分类问题用 One Hot Label + Cross Entropy Loss Training 过程,分类问题用 Cross Entropy Loss,回归问题用 Mean Squared Error。
2. Cross-entropy(交叉熵损失函数) 交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。它刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。 二、为什么不用MSE(两者区别详解) 原因1:交叉熵loss权重更新更快 ...
在神经网络中，损失函数是关键组成部分，用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。损失函数的通用表达式涉及模型参数、样本数量、真实标签与预测结果。根据问题性质与优化目标，可选择不同损失函数，如交叉熵损失（cross-entropy loss）、均方差损失（mean square error loss）、对数损失等。交叉熵损失适用于分类...
在处理包含多个损失函数融合的场景时，如CTC损失与交叉熵损失（cross entropy loss）融合使用，可能会遇到nan问题。为了解决这个问题，可以采取类似的方法，将`reduction`参数设置为"none"，得到一个loss向量，然后根据向量中的nan值进行处理，比如对非nan损失值取平均，或者在出现全nan情况时设置loss为0。在...
importtorchdefmy_cross_entropy(input,target,reduction="mean"):# input.shape: torch.size([-1, class])# target.shape: torch.size([-1])# reduction = "mean" or "sum"# input是模型输出的结果,与target求loss# target的长度和input第一维的长度一致# target的元素值为目标class# reduction默认为mean...