nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) This criterion computes the cross entropy loss between input logits and target. 该函数计算输入 logits 和目标之间的交叉熵损失。 参数...
nn.CrossEntropyLoss() 函数是 PyTorch 中用于计算交叉熵损失的函数。其中 reduction 参数用于控制输出损失...
returnnll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 从上面代码可知:input和target是Tensor格式,并且先计算log_softmax,再计算nll_loss。(实际上softmax计算+ log计算 + nll_loss 计算== 直接使用CrossEntropyLoss计算) 2.1 通过softmax+log+nll_loss 计算CrossEntro...
loss=torch.nn.NLLLoss(reduction='sum')(_input,target) print(loss) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 其实也就是和官网上所说的一样,CrossEntropyLoss()是对输出计算softmax(),在对结果取log()对数,最后使用NLLLoss()得到对应位置的索引值。 Focal Loss原理和实现 Focal Loss来自于论文Focal Loss for ...
CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘mean’, label_smoothing=0.0) 1. 类别的分类问题。参数weight给定时,其为分配给每一个类别的权重的一维张量(Tensor)。当数据集分布不均衡时,这是很有用的。
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...
torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None,reduce=None, reduction='mean') # function torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None,reduce=None, reduction='mean') input(Tensor) – 任意维度的张量 ...
import torch import torch.nn as nn # 假设有3个类别的分类问题 num_classes = 3 # 创建一个 CrossEntropyLoss 实例 criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=None, reduction='mean') # 假设有一个批次的数据和标签 # 原始输出(logits),形状为 [batch_size, num_classes] logits = torch.tensor([[2.0,...
nll_loss = F.nll_loss(manual_log_softmax.unsqueeze(1), torch.LongTensor([0, 0, 0]), reduction='none') print('-- nll_loss : ', nll_loss) # tensor([2.4076, 1.4076, 0.4076]) cross_entropy_loss log_softmax 和 nll_loss 经常组合使用,常见于各种分类算法。
cross_entropy 函数的定义如下: ```python import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss criterion = CrossEntropyLoss( reduction="mean") ``` 其中,参数`reduction` 用于指定损失函数的计算方式,可选值有 "none"、"mean" 和 "sum"。默认情况下,cross_entropy 函数采用 "mean" 方式计算损失,即对各个...