最后一行说明functional.cross_entropy实际计算过程就是先计算Tensor的log_softmax,然后再计算nll_loss。 那么问题来了,log_softmax是怎么计算的,干了些什么,用上面表格的数据来举例来说: Tensor的log_softmax函数和functional的函数作用一样,都是先对数据进行softmax,然后进行log函数,这里的log以e为底,即ln。log_...
对于多分类损失函数Cross Entropy Loss,就不过多的解释,网上的博客不计其数。在这里,讲讲对于CE Loss的一些真正的理解。 首先大部分博客给出的公式如下: 其中p为真实标签值,q为预测值。 在低维复现此公式,结果如下。在此强调一点,pytorch中CE Loss并不会将输入的target映射为one-hot编码格式,而是直接取下标进行...
Cross-Entropy Loss 假设 是一对训练样本, 是训练数据, 是对于分类的one hot向量(该向量只有真实分类的参数为1,其余位数均为0)。假设通过softmax算得预测值 ,则损失表示如下: 很明显的我们看到这个损失涉及到了哪些参数,只有两个,那就预测值和真实值。这里的真实值采用one hot encoding,预测值则必须是概率分布。
那么在多分类任务中,神经网络最后一层的输出不需要加softmax层, 否则再通过nn.CrossEntropyLoss()计算会导致计算的loss值有问题。 nn.CrossEntropyLoss()就是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()的组合 3.2 输入输出格式 torch.nn.CrossEntropyLoss()接受两种形式的标签输入,一种是类别index,一种是one-hot形式。 4....
pytorch CrossEntropyLoss() 默认转换one-hot编码 import torch predict = torch.randn((4,3)) # crossentropyloss不需要predict的概率为1,predict为logits # predict = torch.nn.functional.softmax(predict,dim = 1) target = torch.empty(4,dtype=torch.long).random_(3)...
1 CrossEntropyLoss()函数解析 1.1 适用情况 单一标签的分类问题,即所谓的 one-hot 情形 1.2 数学基础 见文章 2 使用方法 先看一下这个函数的文档,里面有这么一个公式: 那么这个公式是怎么来的呢? x是一个向量 x = ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) x=(x_1,x_...
CrossEntropyLoss是用来计算多类分类问题中的损失函数。它将模型输出的 logits(未经过 softmax 的输出)与真实标签的 one-hot 编码进行比较,得出损失值。 2. 流程概述 在使用CrossEntropyLoss考虑模型输出和标签之间的关系时,我们需要遵循以下步骤: 3. 实现细节 ...
在多分类问题中,当损失函数为nn.CrossEntropyLoss()时,它会自动把标签转换成onehot形式。例如,MNIST数据集的标签为0到9的数字,有100个标签,则标签的形状为[100],而我们的模型的输出则为onehot形式,其形状为[100, 10]。所以,我们在运用交叉熵损失函数时不必将标签也转换成onehot形式。问题成功解决。(target仍然...
注意:在计算CrossEntropyLosss时,真实的label(一个标量)被处理成onehot编码的形式。 在pytorch中,CrossEntropyLoss计算公式为: CrossEntropyLoss带权重的计算公式为(默认weight=None): 以上这篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大...
数据拆分阶段，logits沿词汇维度被分解至各个设备上，同时，目标标签进行one-hot操作后，通过scatter操作分配至相应设备。最大值同步确保softmax操作中数值范围的安全，而exp_sum及softmax计算则通过all_reduce操作实现全局协同。损失值计算中，通过设备间的数据交互，最终得到的损失值代表了模型性能。反向传播...