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...
三、nn.CrossEntropyLoss nn.CrossEntropyLoss可以看作是nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的结合: 来源:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html?highlight=crossentropy#torch.nn.CrossEntropyLoss 即对输入数据先做log_softmax,再过NLLLoss。 注意体会红框内的计算过程,可以理解为什么...
pytorch里面常涉及的两个损失函数:NLLLoss()和CrossEntropyLoss(),本质而言都是交叉熵损失函数,只是使用上略有不同。相对而言,CrossEntropyLoss()使用的更普遍。其差别在于,CrossEntropyLoss()不单是做了交叉熵,而且在里面还加入了log和softmax,也就是: CrossEntropyLoss=NLLLoss+softmax+log NLLLoss:Negative Log...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 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的结果就是把上面的输出与Label对应的那个值拿出来(下面例子中就是:将log...
pytorch x=torch.tensor(x) output=torch.softmax(x,dim=0)print(output)#tensor([0.0467, 0.1040, 0.8493], dtype=torch.float64) cross-entropy 交叉熵是分类任务的常用损失,用来衡量两个分布的不同。通常以真实分布和预测分布作为输入。 #Cross Entropy Lossdefcross_entropy(y, y_pre): ...
二. CrossEntropyLoss 相信大家对于如何计算交叉熵已经非常熟悉,常规步骤是①计算softmax得到各类别置信度;②计算交叉熵损失。但其实从Pytorch的官方文档可以看出,还有更一步到位的方法,如下: 这避免了softmax的计算。 三. 代码实现 class CELoss(nn.Module): ...
2. pytorch 接口 CrossEntropyLoss - PyTorch 1.12 documentation # torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=...
那么你在测试时如果还是使用pytorch自带cross entropy计算损失，那么不应该在算损失前加softmax激活。另外...
在机器学习领域中，交叉熵作为衡量分类模型性能的指标，有着广泛的应用。Pytorch作为深度学习框架，提供了丰富的损失函数类来帮助模型训练，其中nn.CrossEntropyLoss、nn.LogSoftmax与nn.NLLLoss是三个常用的损失函数类。接下来，我们将深入探讨这三个类的功能与使用方法，以便于在以后的项目中能够更高效地...
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 ...