在pytorch中,从取名就能看出来,troch.nn.xx是指包装好的类,torch.nn.functional.xx是指可以直接调用的函数,nn.CrossEntropyLoss()和F.cross_entropy()为例子: 在使用nn.CrossEntropyLoss()之前,需要先实例化,在输入参数、 import torch.nn as nn loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() output = loss(x, y)...
主要从原理上理解NLL, BCE, CE loss,概率与似然的区别,从数学与信息论的角度看待交叉熵。, 视频播放量 6804、弹幕量 8、点赞数 188、投硬币枚数 91、收藏人数 286、转发人数 13, 视频作者 如果我听歌可眼红丶, 作者简介 ,相关视频:斯坦福李飞飞最新演讲:Ai的历史和未来
1. Cross Entropy Loss 原理交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是深度学习中常见的损失函数,torch.nn.functional 里的cross_entropy loss=F.cross_entropy(logits, target)其中 logits 是网络输出的概率向量,形状…
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
cross_entropy 交叉熵的计算公式为: \[cross\_entropy=-\sum_{k=1}^{N}\left(p_{k} * \log q_{k}\right) \] 其中\(p\)表示真实值,在这个公式中是one-hot形式;\(q\)是预测值,在这里假设已经是经过softmax后的结果了。 仔细观察可以知道,因为\(p\)的元素不是0就是1,而且又是乘法,所以很自然...
1.Cross_entropy公式及导数推导 损失函数: a=σ(z), where z=wx+b 利用SGD等算法优化损失函数,通过梯度下降法改变参数从而最小化损失函数: 对两个参数权重和偏置进行求偏导: 推导过程如下(关于偏置的推导是一样的): Note:这个推导中利用了sigmoid激活函数求导,才化简成最后的结果的。sigmoid求导详解 ...
此过程可视为log_softmax和nll_loss的结合。例如，对于给定的logits和标签，交叉熵损失公式为：负对数似然损失（nll_loss）加上log_softmax的和。具体实现时，首先确保logits未经softmax处理，系统会在计算损失时自动进行这一步骤。通过调用cross_entropy函数，等效执行了log_softmax和nll_loss的操作，得到...
cross_entropy_loss log_softmax 和 nll_loss 经常组合使用,常见于各种分类算法。 cross_entropy_loss 底层实际也是调用的 log_softmax 和 nll_loss。该算子一步到位的将 softmax、log 及 nll 操作全部完成。 b = torch.Tensor([ [1, 2], [0.5, 3], [0.9, 4] ]) ...
Loss = -1/2(1*log(0.7) + 1*log(0.2))同样，在多分类中，如：X = [[0.1,0.2,0.7], [0.2,0.5,0.3]], Y = [2,1]Loss = -1/2(log(0.7) + log(0.5))这里的M代表类别，i是样本，yic是标签对应的预测概率。交叉熵与相对熵的亲密关系 在训练过程中，交叉熵与相对...