交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) 又称为对数似然损失(Log-likelihood Loss)、对数损失,二分类时还可称之为逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)。 2.1,交叉熵(Cross-Entropy)的由来 交叉熵损失的由来参考文档 AI-EDU: 交叉熵损失函数。 1,信息量 信息论中,信息量的表示方式: 《深度学习》(花书)中称为自信息(self...
#直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样 crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target) print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
本文通过将CrossEntropyLoss拆解为LogSoftmax和NLLLoss两步,对交叉熵损失内部计算做了深度的解析,以更清晰地理解交叉熵损失函数。需要指出的是,本文所介绍的内容,只是对于CrossEntropyLoss的target为类索引的情况,CrossEntropyLoss的target还可以是每个类别的概率(Probabilities for each class),这种情况有所不同。
Python 实现: import torch import torch.nn as nn # 定义交叉熵损失函数,用于多分类问题 criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 示例输入,logits的形状为[N, C],其中N是批量大小,C是类别数量 # 这里有两个样本(N=2),每个样本有三个类别分数(C=3) logits = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [1.0, ...
在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`类来计算交叉熵损失函数。下面是用于计算交叉熵的Python代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn #设置随机种子以便结果可复现 #假设有4个样本,每个样本有3个类别 # 模型预测的概率值(未经过 softmax) logits = torch.randn(4, 3) targets =...
在Python中,可以使用NumPy库或深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)来计算交叉熵损失函数。以下是使用NumPy计算二分类和多分类交叉熵损失函数的示例代码: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp # 二分类交叉熵损失函数 defbinary_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):return-np.mean(y_true*np.log(y_pred)+(1...
csdn CrossEntropyLoss 等价于 softmax+log+NLLLoss LogSoftmax等价于softmax+log # 首先定义该类 loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() #然后传参进去 loss(input, target) input维度
Pytorch CrossEntropyLoss 用例 交叉熵计算损失 import torch loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss() v1 = torch.tensor([[0.1, 0.7, 0.2]]) v2 = torch.tensor([[0.2, 0.3, 0.5]]) v3 = torch.tensor([[0.8, 0.1, 0.1]]) t1 = torch.tensor([0], dtype=torch.long)...
Cross entropy loss PyTorch In this section, we will learn aboutcross-entropy loss PyTorchin python. Cross entropy loss is mainly used for the classification problem in machine learning. The criterion are to calculate the cross-entropy between the input variables and the target variables. ...
# https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/dddc5d9d10317ff90f8f6c3ab48f6ee7a3a1a919/python/paddle/nn/layer/loss.py#L1438 def cross_entropy(input, # 输入数据在函数中是(在实际计算时输出的数据所以是input) label, # 标签 weight=None, # 权重 ignore_index=-100, # 指定忽略标签值 ...