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...
3.损失函数输入及输出的Tensor形状 为了直观显示函数输出结果,我们将参数reduction设置为none。此外pre表示模型的预测值,为4*4的Tensor,其中的每行表示某个样本的类别预测(4个类别);tgt表示样本类别的真实值,有两种表示形式,一种是类别的index,另一种是one-hot形式。 loss_func = nn.CrossEntropyLoss(reduction="...
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=-...
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...
2.3 CrossEntropyLoss输入输出 import torch loss_fun = torch.nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) output = loss_fun(input, target) output.backward() print(input) print(target) print(output) 输出: tensor...
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:...
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...
target(Tensor) –和输入一样的shape,但值必须在0-1之间 weight(Tensor,optional) – 人为给定的权重 size_average(bool,optional) – 已弃用 reduce(bool,optional) – 已弃用 reduction(str,optional) –none:求 minibatch 中每个sample的loss值,不做归并;mean:对 minibatch 中所有sample 的loss值求平均;sum...