torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entropy(input, target) 从官网所给的资料及案例,可以知道计算交叉熵函数的主要为两个: N:样本个数,C:类别数 ...
F.Cross_entropy(input, target)函数中包含了softmax和log的操作,即网络计算送入的input参数不需要进行这两个操作。 例如在分类问题中,input表示为一个torch.Size([N, C])的矩阵,其中,N为样本的个数,C是类别的个数,input[i][j]可以理解为第 i 样本的类别为 jj的Scores,Scores值越大,类别为 j 的可能性...
F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数,一般用于在全连接层之后,做loss的计算。 其中x是二维张量,是全连接层的输出;y是样本标签值。x[batch_size,type_num];y[batch_size]。 cross_entropy(x,y)计算结果是一个小数,表示loss的值。 举例说明 x = np.array([...
pytorch F.cross_entropy是用于计算交叉熵损失函数的方法,它不会对权重应用渐变。 交叉熵是一种常用的损失函数,通常用于多分类问题的神经网络训练中。在使用pytorch进行深度学习模型训练时,交叉熵损失函数可以帮助我们衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。 在pytorch中,F.cross_entropy函数可以接受两个参数:模型的输...
点开F.cross_entropy()的原码,其返回值为: 很显然,F.cross_entropy()的第一步和第二步通过调用log_softmax()实现,第三步通过调用nll_loss(). 一个说明nll_loss()作用的简单代码如下: 运行结果: nll_loss()以第二参数为索引,返回第一参数的对应元素的相反数。 从数学公式上讲,第三步应该先将标签转换为...
f.cross_entropy公式f.cross_entropy公式 交叉熵(Cross Entropy)是Shannon信息论中一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度(perplexity)来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度,或者从压缩的角度来看,每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型...
F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数,一般用于在全连接层之后,做loss的计算。 其中x是二维张量,是全连接层的输出;y是样本标签值。 x[batch_size,type_num];y[batch_size]。 cross_entropy(x,y)计算结果是一个小数,表示loss的值。
cross_entropy函数:softmax->log->nll_loss 参考链接: https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 https://blog.csdn.net/wuliBob/article/details/104119616 https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/104487587?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMac...
F.cross_entropy()函数 1x = np.array([[1,2,3,4,5],#共三3样本,有5个类别2[1,2,3,4,5],3[1,2,3,4,5]]).astype(np.float32)4y = np.array([1,1,0])#这3个样本的标签分别是1,1,0即两个是第2类,一个是第1类。多类别这种,并不是one-hot编码,因此后面的损失计算是直接用对应...
import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable x = Variable(torch.Tensor([[1.0,2.0,3.0], [1.0,2.0,3.0]])) y = Variable(torch.LongTensor([1, 2])) w = torch.Tensor([1.0,1.0,1.0]) res = F.cross_entropy(x,y,w) # 0.9076 w = torch.Tensor([1.0...