weights:tensor,数据类型:float16、float、double ignore_index:指定被忽略且不影响输入梯度的目标值,为整数,可选参数 reduction:none、mean(默认值)、sum 【输出1-2】 output:tensor(loss),当reduction取值为“none”时,在K维损失的情况下:shape=[batch_size]或[batch_size, D1, D2, ..., Dk],数据类...
在深度学习中，nn.CrossEntropyLoss和nn.BCELoss是两种常见的损失函数，用于处理不同类型的分类问题。nn.CrossEntropyLoss，适用于多分类任务，其输入需包含网络的输出和一个整数形式的目标标签（非one_hot编码）。它内部结合了LogSoftmax和NLLLoss。在二分类场景中，预测概率为[公式]和[公式]，计算公式为...
2.2. 当 use_softmax=False $$loss_j=-\sum_{j=0}^{C}\left({label}j*\log\left({P}{label_j}\right)\right) , j = 1,...,N$$ 式中,N为样本数,C为类别数,P为输入(softmax的输出)。 II.加权和还原处理 加权 如果参数 weight 标签是 None , 保持默认形式运行. 如果weight 标签不是 Non...
将步幅设置为 1,卷积会一次变为 1 像素。最后,我们设定填充(padding)为 1:这样能确保我们的图像以0填充,从而保持输入和输出大小一致。 基本上,你不用太担心目前的步幅和填充大小,重点关注 in_channels 和 out_channels 就好了。 注意这一层的 out_channels 会作为下一层的 in_channels,如下所示: nn.Conv2d(...
类型:LRN Local ResponseNormalization是对一个局部的输入区域进行的归一化(激活a被加一个归一化权重(分母部分)生成了新的激活b),有两种不同的形式,一种的输入区域为相邻的channels(cross channel LRN),另一种是为同一个channel内的空间区域(within channel LRN) 计算公式:对每一个输入除以 可选参数: local_size...
输入数据的维度:CrossEntropyLoss期望的输入数据维度为(N, C),其中N是批次大小,C是类别数。如果输入数据包含其他维度(如时间步长或空间维度),则需要在输入到CrossEntropyLoss之前进行适当的reshape或flatten操作。 标签数据类型:标签数据应为long类型,且每个标签值应在[0, C-1]范围内,其中C是类别数。这是因为Cross...
公式非常简单,前面说过softmax的输入是WX,假设模型的输入样本是I,讨论一个3分类问题(类别用1,2,3表示),样本I的真实类别是2,那么这个样本I经过网络所有层到达softmax层之前就得到了WX,也就是说WX是一个3*1的向量,那么上面公式中的aj就表示这个3*1的向量中的第j个值(最后会得到S1,S2,S3);而分母中的ak则...
NLLLoss在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个m*N的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片, 概率分布 转载 我是天才很好 2022-01-25 10:07:09 257阅读 Pytorch里的CrossEntropyLoss详解 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...
最后一种情况对于更高维度的输入很有用,例如计算 2D 图像的每像素交叉熵损失。 该损失函数预期的目标应包含以下内容之一: 在范围 [0,C) 内的类别索引,其中 C 是类别的数量;如果指定了ignore_index,则该损失函数也接受该类索引(该索引不一定在类范围内)。对于此情况下的未缩减损失(即reduction设置为'none'),...
在分类问题中，交叉熵损失是常见选择，它通过对比模型输出的概率分布和真实标签，优化模型以提高预测准确性。公式为：[公式]，其中[公式]是类别数。在回归问题中，均方误差（MSELoss）则用来衡量预测值与实际值的差距。PyTorch库提供了多种损失函数，如MSELoss计算输入与目标的均方误差，BCELoss适用于二元...