这个损失函数直接在一个步骤中处理了模型的原始输出(也称为logits)和真实标签之间的交叉熵,避免了先将logits转换为概率再计算损失的复杂度。其公式如下: 这个损失函数通过结合sigmoid激活和对数损失计算来改进数值稳定性,减少计算中可能出现的数值问题(如对数函数输入接近0或1时的...
公式6中的Lce其实就是交叉熵损失函数,也就是公式1。 下面看看交叉熵损失函数、Focal Loss和GHM Loss三种损失函数对不同梯度模长样本的抑制效果图: 图9 三种损失函数对样本的抑制效果图 从上图中可以看出交叉熵损失函数基本没有抑制效果,Focal Loss可以有效的抑制容易区分的样本,而GHM Loss不仅可以很好的抑制简单样本...
BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的 技巧来实现数值稳定. torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction='mean', po...
我们现在看到的是 SGD 的一个变体——同步 SGD(synchronous SGD),它利用 all-reduce collective 来进行扩展。我们先从标准 SGD 的数学公式开始吧。 其中 是一个样本集合(mini-batch), 是所有参数的集合, 是学习率, 是某个损失函数在 同步SGD 所依赖的核心技巧是将更新规则中的求和在更小的 (mini)batch 子集...
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one-hot编码。 比如上图的例子,y作one-hot之后为[[1 0 0], [0 1 0], [0 0 1]],这样点乘时,只有元素为1的位置上有值,而且因为乘的是1,所以点乘的计算结果就是x_soft_log对应的元素。既然...
(2) 对似然函数取对数,得到对数似然函数; (3) 求对数似然函数的关于参数组的偏导数,并令其为0,得到似然方程组; (4) 解似然方程组,得到参数组的值。 4. 负对数似然(Negative log-likelihood, NLL)[1] 由于对数似然是对概率分布求对数,概率 的值为 ...
看这个类,有两点我们知道: 损失类是模块 不改变forward函数,但是具备执行功能 还有其他模块的性质 子类介绍 从_Loss派生的类有 从_WeightedLoss继续派生的函数有 名称说明 NLLLoss BCELoss CrossEntropyLoss MultiLabelSoftMarginLoss MultiMarginLoss
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。
因为调用F.cross_entropy函数时会通过log_softmax和nll_loss来计算损失,也就是说使用F.cross_entropy函数时,程序会自动先对out进行先算softmax,以将结果归一化到[0,1],再算log,即信息量,最后再计算nll_loss,即交叉熵。即执行F.cross_entropy时,相当于执行以下代码: soft_out = F.softmax(logits) log_soft...