另外需要注意的是,在PyTorch中,CrossEntropyLoss其实是LogSoftMax和NLLLoss的合体。\text{loss}(x, class) = -\log\left(\frac{\exp(x[class])}{\sum_j \exp(x[j])}\right) = -x[class] + \log\left(\sum_j \exp(x[j])\right) 什么时候使用? 分类任务 向更高精度和召回值优化 KLDivLoss K...
在pytorch中,nn.KLDivLoss()的计算公式如下: 上图y为标签,x为预测值,则pytorch应该以如下代码使用 :(1)、lossfunc=nn.KLDivLoss()(2)、loss = lossfunc(预测值, 标签值) 所以,在pytorch中预测值和标签值分别做如下处理:(1)、F.log_softmax(预测值/ temp, dim=1) (2)、F.softmax(标签值/ temp, ...
pytorch中的交叉熵 pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段,里面是内置了softmax操作的,因此只需要喂入原始的数据结果即可,不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙.[1][2]pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段,里面是内置了softmax操作的,因此...
KLDivLoss，作为相对熵，衡量了两个概率分布之间的差异。在PyTorch中，其常用于模型对比训练中，确保模型生成的分布与目标分布尽可能接近。综上所述，根据任务需求和具体场景选择合适的损失函数是关键，CrossEntropyLoss、NLLLoss和KLDivLoss各有其独特应用，正确运用这些损失函数能够显著提升模型性能和预测准确...
CrossEntropy函数又称交叉熵损失函数,其实公式表现形式和NLL损失函数一致,但是p、q具体含义不同,这里的p、q是要经过log_softmax的【在pytorch中】 CrossEntropyLoss(p,q)=−∑i=1qilogpiKLDivLoss函数 KLDivLoss是用来判断两个分布的拟合/相似/匹配程度,假设现在有两个概率分布P、Q,它们的KL散度分别为: ...
🐛 Describe the bug From the pytorch version 1.13.0, KLDivLoss backward computation produces nan gradient. The code runs without error in the pytorch version 1.12. import numpy as np import torch import torch.nn as nn torch.autograd.set_d...
因此,KL散度可以认为是使用基于QQ的编码对来自PP的变量进行编码所需的“额外”字节数;显然,额外字节数必然非负,当且仅当P=QP=Q时,额外字节数为0, 等式的前一部分恰巧就是PP的熵,等式的后一部分,就是交叉熵, 1 2 CLASS torch.nn.KLDivLoss(size_average=None,reduce=None, ...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/bilibili_vlogs/blob/master/learn_torch/loss/02_kl_divergence_cross_entropy.ipynb 参考 pytorch kl loss:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.KLDivLoss.html 参考 pytorch cross entropy loss:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Cr...
PyTorch version: 1.11.0 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 11.3 ROCM used to build PyTorch: N/A OS: Ubuntu 20.04.4 LTS (x86_64) GCC version: (Ubuntu 9.4.0-1ubuntu1~20.04) 9.4.0 Clang version: Could not collect ...
CrossEntropyLoss函数，也称为交叉熵损失函数，其公式与NLLLoss类似，但p、q的含义不同。在pytorch中，p、q经过log_softmax处理。公式为：[公式]。KLDivLoss函数用于度量两个分布的拟合、相似或匹配程度。假设两个概率分布P、Q的KL散度分别为：[公式]。KLDivLoss特别适用于连续分布的距离度量，且在对...