Pytorch中的NLLLoss函数3“名不副实”,虽然名为负对数似然函数,但其内部并没有进行对数计算,而只是对输入值求平均后取负(函数参数reduction为默认值'mean',参数weight为默认值'none'时)。 官网介绍如下: CLASS torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=No...
1. PyTorch中CrossEntropyLoss的基本概念 CrossEntropyLoss 结合了 LogSoftmax 和 NLLLoss(负对数似然损失)在一个单独的类中。它计算目标值与预测值之间的交叉熵损失。在多分类问题中,模型通常会输出每个类别的概率(即,输出经过softmax激活函数的结果),而CrossEntropyLoss期望的输入是这些原始的、未经过softmax的“log...
CrossEntropyLoss() # 定义输入和目标标签 input1 = torch.tensor([[2.0, 0.5], [0.5, 2.0]], requires_grad=True) # 批量大小为 2 target1 = torch.tensor([0, 1]) # 对应的目标标签 input2 = torch.tensor([[2.0, 0.5], [0.5, 2.0], [2.0, 0.5], [0.5, 2.0]], requires_grad=True) #...
3.损失函数输入及输出的Tensor形状 为了直观显示函数输出结果,我们将参数reduction设置为none。此外pre表示模型的预测值,为4*4的Tensor,其中的每行表示某个样本的类别预测(4个类别);tgt表示样本类别的真实值,有两种表示形式,一种是类别的index,另一种是one-hot形式。 loss_func = nn.CrossEntropyLoss(reduction="...
Cross-Entropy损失函数是0-1损失函数的光滑凸上界 Softmax Loss函数公式如下: \[L = - \sum^{ T}_{j=1}{y_i logs_j} \] 1. 2. Cross-Entropy损失函数是0-1损失函数的光滑凸上界 五、平方损失(Square Loss) 平方损失函数是指预测值与真实值差值的平方。损失越大,说明预测值与真实值的差值越大。平...
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
nn.CrossEntropyLoss() 时报错 1. 数据输入 pytorch中计计算交叉熵损失函数时, 输入的正确 label 不能是 one-hot 格式。函数内部会自己处理成 one hot 格式。所以不需要输入 [ 0 0 0 0 1],只需要输入 4 就行。 在经过 loss 的时候,CrossEntropyLoss会自动为其编码为 one-hot 编码...
pytorch中CrossEntropyLoss的使⽤ 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维度为N*C，是⽹络⽣成的值，N为batch_size，C为类别数；target维度为N，是标注值，⾮one-hot...
实现pytorch中CrossEntropyLoss概念的核心步骤在于理解其数学公式与实际代码的对应关系。基于pytorch官方文档，CrossEntropyLoss的公式涉及了类别数量C以及批次大小batch_size。在进行实现时，首先需要定义一个类，利用numpy进行操作。这里的input相当于公式中的x，target对应公式中的class。核心代码中，主要通过循环...
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 ...