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 ...
对PyTorch中F.cross_entropy()的理解 PyTorch提供了求交叉熵的两个常用函数: 一个是F.cross_entropy(), 另一个是F.nll_entropy(), 是对F.cross_entropy(input, target)中参数target讲解如下。 一、交叉熵的公式及计算步骤 1、交叉熵的公式: H(p,q)=−i∑P(i)logQ(i) 其中P P为真实值, Q Q为预...
为了解决这个问题,需要探究一下F.cross_entropy()的原理。 信息论中,交叉熵的公式如下: 其中,p(x)和q(x)都是概率分布,即各自的元素和为1. F.cross_entropy(x,y)会对第一参数x做softmax,使其满足归一化要求。我们将此时的结果记为x_soft. 第二步:对x_soft做对数运算,结果记作x_soft_log。第三步:进...
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([...
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) 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...
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。
binary_cross_entropy是一个常用于二元分类问题的损失函数。它的计算公式如下: L=−(1)×(log (y)×(1−y)+(1−log (1−y))×y)\text{L} = -\left( y \times \log(1-y) + (1-y) \times \log(y) \right)L=−(1−y)×log(y)+(1−y)×log(1−y) 其中: LLL 是损失...
二元交叉熵(Binary cross entropy)是二分类中常用的损失函数,它可以衡量两个概率分布的距离,二元交叉熵越小,分布越相似,其公式如下: 我们用jupyter notebook举例解释一下, 假设1个图像样本由神经网络处理后的输出是 size 10×4 的tensor,随机生成一个tensor, ...
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...