crossentropyloss的参数 CrossEntropyLoss是一种常见的损失函数,被广泛应用于多分类问题中。它通常作为神经网络的损失函数,在网络训练过程中使用。下面是CrossEntropyLoss的参数及其含义: 1. 参数input:神经网络输出的预测结果。该参数要求是一个二维张量,通常形状为(batch_size, num_classes)。 2. 参数target:真实标签...
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="...
假设期望输出为[0,1],即属于类别1,这时交叉熵损失函数的参数维度为(2,)。 2. 多分类任务 在多分类任务中,输出的维度为类别的数量。假设期望输出为[0,1,0,0],即属于第2类,这时交叉熵损失函数的参数维度为(4,)。 3. 小批量数据处理 在实际训练中,往往会采用小批量数据进行训练。假设每个小批量数据有n个...
默认值为0.0,表示不应用标签平滑。 需要注意的是,当使用CrossEntropyLoss时,输入预测应该是对数概率(即,log softmax层的输出),而目标应该是类别索引。 综上所述,PyTorch中的CrossEntropyLoss函数通过其参数提供了灵活性,允许用户根据他们的具体需求和数据集的特点自定义损失计算。
Dice Loss 常用损失函数(二):Dice Loss 交叉熵CrossEntropy、Focal Loss 从交叉熵(CE)到Focal Loss(FL)完整解析 优化器 SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam -> AdamW 学习率衰减策略 学习率衰减策略StepLR、ExponentialLR、MultiStepLR和CosineAnnealingLR...