CrossEntropyLoss 结合了 LogSoftmax 和 NLLLoss(负对数似然损失)在一个单独的类中。它计算目标值与预测值之间的交叉熵损失。在多分类问题中,模型通常会输出每个类别的概率(即,输出经过softmax激活函数的结果),而CrossEntropyLoss期望的输入是这些原始的、未经过softmax的“logits”(对数几率),以及每个样本对应的真实...
二、CrossEntropyLoss的输入要求 在PyTorch中,使用torch.nn.CrossEntropyLoss函数时,需要注意其输入要求: input:模型的原始输出,即每个类别的得分(logits),这些得分未经过softmax归一化。在PyTorch中,这个输入通常是一个形状为(batch_size, num_classes)的张量。 target:真实标签,它可以是类别索引的形式,而不是one-ho...
3. NLLLoss函数 Pytorch中的NLLLoss函数3“名不副实”,虽然名为负对数似然函数,但其内部并没有进行对数计算,而只是对输入值求平均后取负(函数参数reduction为默认值'mean',参数weight为默认值'none'时)。 官网介绍如下: CLASS torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-...
在三维输入Tensor(N, C, d)的情况下,torch.nn.CrossEntropyLoss()在第二个维度,也就是维度C上求CE损失,最后得到的损失输出为Tensor(N, d)。 但通常我们的惯性思维是,一维是Tensor(C),二维是Tensor(N, C),那三维自然应该是Tensor(d, N, C),这样输入CE函数后得到的loss形状为Tensor(d, N)。但是在torc...
4.3 MSELoss输入输出 import torch loss_fun = torch.nn.MSELoss() input = torch.randn(2, 2).floor() target = torch.randn(2, 2).floor() output = loss_fun(input, target) print(input) print(target) print(output) # 4.5 = ((-2-0)**2 + (-1-1)**2 + (-1-0)**2 + (-3-0...
crossentropyloss损失函数输入 pytorch loss损失函数作用 \(f(x)\)与真实值\(Y\)的不一致程度,从而衡量模型预测的好坏。它是一个非负实值函数,通常使用\(L(Y, f(x))\)来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 常用损失函数 常见的损失误差主要有以下几种:...
对于目标大小与输入大小不匹配的情况,可能是由于预测结果和真实标签的维度不一致导致的。解决这个问题的方法是确保预测结果和真实标签的维度匹配。可以通过调整模型的输出层或者对真实标签进行相应的处理来实现维度的匹配。 腾讯云提供了多种与深度学习相关的产品和服务,其中包括AI引擎、GPU云服务器、容器服务等。这...
1. 数据输入 pytorch中计计算交叉熵损失函数时, 输入的正确 label 不能是 one-hot 格式。函数内部会自己处理成 one hot 格式。所以不需要输入 [ 0 0 0 0 1],只需要输入 4 就行。 在经过 loss 的时候,CrossEntropyLoss会自动为其编码为 one-hot 编码 ...
在使用负对数损失时,需要将模型的预测概率与实际标签作为输入。在大多数深度学习框架中,这些数据通常通过将模型输出与相应的目标标签进行比较得到。然后,可以使用一个损失函数计算器来计算负对数损失。 负对数损失的计算公式如下: L = -log(p_hat) 其中,p_hat是模型的预测概率,通常是通过模型进行前向传播得到的。
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。与输入参数input的形状...