参数 weight (Tensor, 可选): 一个形状为 (C) 的张量,表示每个类别的权重。如果提供了这个参数,损失函数会根据类别的权重来调整各类别的损失,适用于类别不平衡的问题。默认值是 None。 size_average (bool, 可选): 已弃用。如果 reduction 不是'none',则默认情况下损失是取平均(True);否则,是求和(False)。
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。 函数输入(input)应包含每一...
2. torch.nn.CrossEntropyLoss 的主要参数 weight (Tensor, optional):一个形状为 [C] 的张量,用于给每个类别的损失赋予不同的权重。默认值为 None,表示所有类别的权重相同。 size_average (bool, optional):在早期的 PyTorch 版本中使用,用于指定是否对损失进行平均。在 PyTorch 0.4.0 及以后的版本中,这个参数...
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...
在CrossEntropyLoss中,weight参数起到了一种权重调节的作用,可以用于平衡不同类别的训练样本。本文将逐步解释CrossEntropyLoss及其weight参数的原理和作用。 首先,我们需要了解CrossEntropyLoss的基本原理。CrossEntropyLoss是一种用于解决分类问题的损失函数,它的计算方式基于信息论中的交叉熵概念。交叉熵用于度量两个概率...
其中,参数weight代表的是是否加入权重,如果加入的话,它的size大小需要和目标类的个数是一样的。 官网给出了两种方式: (1)具体知道属于哪个类 (2)具体知道属于每个类的概率 输入输出: 下面给出的示例是知道具体的哪个类的实例 示例1: importtorchimporttorch.nnasnnimportmathimportnumpyasnpentroy=nn.CrossEntropy...
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,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真实数据的相近程度。交叉熵越小,表示数据越接近真实样本。
classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) 参数: weight(Tensor,可选的) -给每个类一个手动重新调整的权重。如果给定,则必须是大小为C的张量 size_average(bool,可选的) -已弃用(请参阅reduction)。默认情况下...
nn.CrossEntropyLoss() 的常用参数包括: - weight:类别权重,用于加权损失。 - size_average:是否对损失进行平均,默认为True。 - ignore_index:忽略特定的标签,将它们的损失置零,默认为-100。 下面是一个简单的例子: ```python import torch import torch.nn as nn logits = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0...
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...