标签平滑损失 主要用于多标签分类模型正则化 标签平滑是一种损失函数的修正,它将神经网络的的训练目标从“1”调整为“1 - label smoothing adjustment”,这意味着神经网络被训练得对自己的答案不是那么自信,NN有一个坏习惯,在训练过程中对预测变得“过于自信”,这可能会降低它们的泛化能力,从而在新的、看不见的...
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([[ 1, 2,3,4,5],#...
在pytorch中,F.cross_entropy()是一个常见的损失函数。一个简单的例子如下:(x是数据,y是对应的标签。) 运行结果: 这个函数给人一种一目了然,没什么好讲的感觉。而这,正是看懂了代码,和自己能写出代码的区…
Cross-Entropy损失函数是0-1损失函数的光滑凸上界 五、平方损失(Square Loss) 平方损失函数是指预测值与真实值差值的平方。损失越大,说明预测值与真实值的差值越大。平方损失函数多用于线性回归任务中,其数学公式为: \[L(Y,f(X)) = (Y-f(X))^2 \] 1. 2. 平方损失函数是光滑的,可以用梯度下降法求解,...
# 交叉熵损失函数, 输入的参数是形状不一样的 # predict会在其内部进行softmax操作 loss = F.cross_entropy(pred, target) loss.item() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 结果为: 需要注意的是, 传入的参数形状是不同的, predict是softmax之前的, 另外y需要是整形的, int也行...
总结一下,f.binary_cross_entropy_with_logits是一个考虑了logits和真实标签的二元交叉熵损失函数。它提供了一种在数值上更稳定的方式来训练深度学习模型,尤其是在训练初期。通过结合logits和真实标签,这个函数能够在不同标签值的情况下提供更精确的损失估计。©...
A)CrossEntropyLoss()B)BCELoss()C)MSEloss D)criteen 答案:B 解析:2.[单选题]pytorch控制维度转换的函数是：A)reshape B)squeeze C)unsqueeze D)transpose 答案:A 解析:3.[单选题]Anacoda的中文翻译是（）。A)蟒蛇 B)爬虫 C)算法 D)矩阵 答案:A 解析:难易程度：易题型：4.[单选题]torch.nn.Conv2d...
可以看到的是权重二值化神经网络(BWN)和全精度神经网络的精确度几乎一样,但是与异或神经网络(XNOR-Net)相比而言,Top-1 和 Top-5 都有 10+% 的损失。 相比于权重二值化神经网络,异或神经网络将网络的输入也转化为二进制值,所以,异或神经网络中的乘法加法 (Multiplica...
4.[单选题]负矩阵用那种形式表示（）。A)O B)A C)-A D)AT 5.[单选题]( )是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差 A)损失函数(Loss Function)B)代价函数(Cost Function)C)目标函数(Object Function)D)范数 6.[单选题]下列使用归一化操作的激活函数有:A)relu B)softmax C)tanh D)leakrelu ...
由于实际值得向量只有一个是1,其他的都是0. 所以其实到了最后的函数是下面这个样子的 有了损失函数,我们就可以跟以前做逻辑回归一样做梯度下降就可以了。 softmax的梯度求解 三、ReLu/softplus/GeLu 1.Relu ReLu函数的全称为Rectified Linear Units 函数表达式为: ...