defcategorical_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):num_classes=y_true.shape[1]return-np.mean(np.sum(y_true*np.log(y_pred+1e-9),axis=1))# 示例用法 # 二分类 y_true_binary=np.array([[0],[1],[1],[0]])y_pred_binary=np.array([[0.1],[0.9],[0.8],[0.4]])loss_binary=binary...
### 代码示例```pythonimporttorchimporttorch.nn as nn# 假设 final_output 和 final_target 已经定义好# final_output: [N, C]# final_target: [N]# 定义交叉熵损失函数criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失loss=criterion(final_output, final_target)# 打印损失值print(loss.item())```### 解...
五. Label Smoothing CrossEntropyLoss实现 基于上一节的交叉熵实现增加标签平滑功能,代码如下: class CELoss(nn.Module): ''' Cross Entropy Loss with label smoothing ''' def __init__(self, label_smooth=None, class_num=137): super().__init__() self.label_smooth = label_smooth self.class_n...
legacy_get_string(size_average, reduce) return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 看上面代码也能知道input和target是必选项,并且是Tensor类型的。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。
2.2 nn.CrossEntropyLoss 3 损失函数的weight参数 3.1 cross_entropy函数中的weight参数 3.2 binary_cross_entropy函数中的weight参数 4 在二分类任务中输出1通道后sigmoid还是输出2通道softmax? 4.1 理论 4.2 实验 在各种深度学习框架中,我们最常用的损失函数就是交叉熵,熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我...
在编写代码实现Crossentropy Loss时,可以分为以下几个步骤: 第一步,导入必要的Python包和库。通常情况下会导入numpy,因为它是Python中处理数学运算的基础库。 import numpy as np 第二步,编写交叉熵损失函数。在分类问题中,交叉熵是一个用于衡量预测值与真实值之间差异的度量。交叉熵的计算方式如下: $$H(p, q...
shape[0]),target[i]]) # Take negative mean of gathered values loss = -np.mean(log_probs) return loss cross_entropy_loss(pred.numpy(),real.numpy().astype(np.int32)) 输出: [2.4519143 1.4519144 0.45191443] [3.4519143 2.4519143 1.4519144] 1.9519143 上边代码实现的就是前边的交叉熵计算式,只是...
(2)代码实现 经过softmax计算概率值 经过log函数取对数,因为输入为(0,1),所以经过log后就会变成(-∞,0),取绝对值后,取值范围又变成了(0,+∞) 计算NLLLoss损失 importtorch.nnasnnimporttorch x = torch.randn((2,3,4)) y = torch.tensor([[0,1,3],[1,0,1]]) # 形状(2,3) ...