Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 。
NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数。 CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数。 KLDivLoss是Kullback-Leibler divergence Loss。 NLLLoss 似然函数是什么呢? 似然函数就是我们有一堆观察所得得结果,然后我们用这堆观察结果对模型的参数进行估计。 举个例子,一个硬币,它有θ...
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...
F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数,一般用于在全连接层之后,做loss的计算。 其中x是二维张量,是全连接层的输出;y是样本标签值。x[batch_size,type_num];y[batch_size]。 cross_entropy(x,y)计算结果是一个小数,表示loss的值。 举例说明 x = np.array([...
PyTorch中的交叉熵损失函数 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。
第一次用的损失函数是均方误差MSELoss程序正常运行没有遇到问题,但当换成CrossEntropyLoss后会报如下错误: RuntimeError: Expected o...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间，所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log，...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 ...
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?
KLDivLoss，作为相对熵，衡量了两个概率分布之间的差异。在PyTorch中，其常用于模型对比训练中，确保模型生成的分布与目标分布尽可能接近。综上所述，根据任务需求和具体场景选择合适的损失函数是关键，CrossEntropyLoss、NLLLoss和KLDivLoss各有其独特应用，正确运用这些损失函数能够显著提升模型性能和预测准确...