deep-learning pytorch cross-entropy 3个回答 3投票 weight参数用于根据目标类别计算所有输入的加权结果。如果您只有一个输入或同一目标类别的所有输入, weight 不会影响损失。 查看不同目标类别的 2 个输入的差异: import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable x = ...
PyTorch官方实现:CrossEntropyLoss — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0)从多种版本中挑选一种实现,完整代码如下: import torch as nn import torch.nn.functional as F class ...
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...
在PyTorch的官方中文文档中F.cross_entropy()的记录如下: torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True) 1. 该函数使用了 log_softmax 和 nll_loss,详细请看CrossEntropyLoss 常用参数: 三、自己的理解 在官方文档说明中,对于target参数的说明为,torch.shape为torch.Size([...
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。
F.cross_entropy(x,y) 1x = np.array([[ 1, 2,3,4,5],2[1, 2,3,4,5],3[1, 2,3,4,5]]).astype(np.float32)4y = np.array([1, 1, 0])5x =torch.from_numpy(x)6y =torch.from_numpy(y).long()78soft_out = F.softmax(x,dim=1)9log_soft_out =torch.log(soft_out)10...
loss =F.binary_cross_entropy_with_logits(predict, y, weight, reduction='sum') / batch_size 这里的predict 和 y都是 8×10×4 的shape。 BCELoss与BCEWithLogitsLoss的关联:BCEWithLogitsLoss = Sigmoid + BCELoss, 注:术语cross-entropy loss 与 log loss(或称 logistic loss or logarithmic loss)可...
在pytorch中,F.cross_entropy函数可以接受两个参数:模型的输出结果和真实标签。它会自动将模型的输出通过softmax函数转换为概率分布,并计算交叉熵损失。 相对于其他损失函数,交叉熵的优势在于它可以更好地处理多分类问题,尤其是在类别不平衡的情况下。它对于预测错误的样本会施加更大的惩罚,从而促使模型更加关注那些预测...
问题已解决:我认为这确实是paddlepaddle的F.binary_cross_entropy_with_logits函数实现的一个潜在bug——函数本身可以使用,只不过它本应该支持的一个功能,实际上却不支持。 解决这个问题的方法很简单:对于两类分类问题,网络最后全连接层的输出如果是2个数,则可以用F.cross_entropy函数来计算损失。但是其实这时候可以让...
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表示这一文本平均的...