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-hot编码。这意味着,如果模型需要预...
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...
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:一个张量,用于调节每个类别的权重。对于某些分类任务,因为某些类别的数据量较少,...
可以看出 sigmoid 函数对比 \theta(x) 函数,x = 0时输出都是0.5,区别在于 sigmoid 函数 x>0 且比较大时,输出才趋近于1(x<0同理分析),故我们用 sigmoid 函数近似 \theta(x) 函数,需要对输入x乘上一个很大的数K(如1e9),这样才能保证 x>0 输出就为1,x<0 输出就为-1。即: \theta(x)=\lim_{K...
当softmax 为网络的最后一层,且Loss 函数采用 Cross−Entropy 时,为了进行反向传播,需要计算 Cross−Entropy Loss 关于softmax 的输入的 Jacobian。对于单个样本来说,Cross−Entropy Loss的公式为 LCE=−∑k=1Cyilog(pi) 其中y=(y1,y2,⋯,yC) 为样本的标签。若是简单的训练,则 y 为one-hot label...
'/root/whey/sfd.png‘ 这里有三类蚂蚁,蜜蜂,乳清 通过执行上面的代码,我得到了输出和目标大小不匹配的错误 错误:要求输入batch_size (%3)与目标batch_size (%1)匹配。我认为错误可能是在trainloader中,因为提取不同形状的标签不匹配 data_transform = transforms.Compose([ transforms 浏览14提问于2019...
划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入...
我们知道log函数在输入小于1的时候是个负数,而且log函数是递增函数,所以-log(0.6) < -log(0.3) < -log(0.1)。简单讲就是你预测错比预测对的损失要大,预测错得离谱比预测错得轻微的损失要大。 ———–华丽的分割线———– 理清了softmax loss,就可以来看看cross...
目录nn.L1Loss:nn.NLLLoss:nn.CrossEntropyLossnn.MSELossnn.BCELoss: nn.L1Loss:这个比较简单,没有太多好说的,就是两者做差取绝对值,然后求和取平均。 输入x和目标y之间差的绝对值,要求 x 和 y 的维度要一样(可以是向量或者矩阵),得到的 loss 维度也是对应一样的。loss(x,y)=1/nnn.NLLLoss:nn.NL ...