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,...
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...
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)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，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层...
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...
反向传播阶段，基于前面的推导，输入的softmax值在标签位置减去1，得到梯度，如采用平均方式则需再除以批大小。这一过程在每个设备上独立完成，但通过all_reduce操作实现全局梯度同步。综上所述，交叉熵损失的并行化方案通过数据并行和模型并行策略，实现大规模数据和模型的高效处理，提高了计算效率和模型性能...
正如前面所说,先把输入x进行softmax,在进行log,再输入该函数中就是CrossEntropyLoss。 x是预测值,形状为(batch,dim) y是真实值,形状为(batch) 形状要求与CrossEntropyLoss相同。 7 torch.nn.KLDivLoss KL散度通常用来衡量两个连续分布之间的距离。两个分布越相似,KL散度越接近0。 KL散度又叫相对熵,具体理论可...