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。与输入参数input的形状相同,即(batch_size, num_classes)。该参数的每个元素值都应是0或1,表示每个样本所属的类别。 3. 参数weight:一...
crossentropyloss()参数 交叉熵损失函数(cross entropy loss)是一种用于二分类和多分类问题中的损失函数,常用于深度学习模型中的目标函数。该损失函数将真实标签与预测标签之间的差距(距离)转化为一个实数值的标量,作为模型优化的目标,通过最小化交叉熵损失实现模型的优化。 交叉熵损失函数的定义如下: $$ H(p,q)...
请使用 reduction 参数。默认值是 None。 reduction (str, 可选): 指定应用于输出的归约方式。可选值为 'none'、'mean'、'sum'。'none' 表示不进行归约,'mean' 表示对所有样本的损失求平均,'sum' 表示对所有样本的损失求和。默认值是 'mean'。 label_smoothing (float, 可选): 标签平滑值,范围在 [...
torch.nn.CrossEntropyLoss 参数说明 1. torch.nn.CrossEntropyLoss 是什么 torch.nn.CrossEntropyLoss 是PyTorch 中用于多分类问题的损失函数。它结合了 nn.LogSoftmax() 和nn.NLLLoss()(负对数似然损失)在单个类中。输入是对数概率(通常是神经网络的原始输出),目标类别索引从 0 到 C-1,其中 C 是类别的数量...
crossentropyloss参数 交叉熵损失(CrossEntropyLoss)是深度学习中常用的损失函数之一,它在分类问题中广泛应用。本文将从交叉熵损失的定义、原理、使用方法以及常见问题等方面进行详细介绍。 一、交叉熵损失的定义 在深度学习中,我们通常需要将一个输入映射到一个输出,比如将一张图片识别为狗、猫、车等。分类问题的目标...
1.参数 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0) 最常用的参数为 reduction(str, optional) ,可设置其值为 mean, sum, none ,默认为 mean。该参数主要影响多个样本输入时,损失的综合方法。mean表示损失为多个样本的平均值...
1. 什么是nncrossentropyloss参数? 让我们先来了解一下nncrossentropyloss参数的基本概念。nncrossentropyloss是一种损失函数,用于度量两个概率分布之间的相似度,通常用于多分类问题中。它在计算机视觉、自然语言处理和其他领域的深度学习任务中被广泛使用。 2. nncrossentropyloss参数的数学原理 nncrossentropyloss参数的...
下面将分别解释在多种情况下,交叉熵损失函数的参数维度。 1. 二分类任务 在二分类任务中,输出的维度为2。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...
nn.CrossEntropyLoss()函数的核心参数包括无权重、大小平均、忽略索引、可选择的减少和还原模式，以及标签平滑。在计算交叉熵损失时，函数会考虑输入的logits（模型的原始输出分数）与目标的真实标签。具体公式为：假设每个样本有n个类别，第i个样本的真实类别标签为yi，模型输出的logits为logits，其中logits[...