刚才说了q是预测值,因为神经网络最后一层分类总是接softmax,所以可以把q直接看为是softmax后的结果。 这样cross entropy就是log softmax + nll loss。 我们再从另外一个角度来看,我们得到预测值xi后,先做LogSoftmax:LogSoftmax(xi)=log(exi∑j=0nexj) ...
应用场景:LogSoftmax广泛应用于图像分类、文本分类、语音识别等多分类任务中。 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数): 概念:CrossEntropyLoss是一种常用的损失函数,用于衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。在多分类问题中,CrossEntropyLoss计算模型输出的概率分布与真实标签的交叉熵,作为模型的损失函数。
这就涉及到torch.nn中的三个类:nn.LogSoftmax、nn.NLLLoss、nn.CrossEntropyLoss,今天剖析一下这几个类,便于以后查找。 一、nn.LogSoftmax softmax常用在网络的输出层上,以得到每个类别的概率,顾名思义,nn.LogSoftmax就是对softmax的结果取了一个log。 来源:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch...
LogSoftmax 和NLLLoss(Negative Log Likelihood Loss)是深度学习中常用的两个函数,通常组合使用来实现分类任务中的损失计算。CrossEntropyLoss 是另一种常用的损失函数,用于衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。 等价性 LogSoftmax + NLLLoss 与CrossEntropyLoss 在数学上是等价的。具体来说: LogSoftmax:将...
这里我们先明确cross_entropy的计算方法,下面是公式。其中pi是真实概率,qi是预测概率。 Pytorch的cross_entropy自动对输入(input),也就是上面的pred4进行log_softmax,按照上面的计算,pred4经过处理变成 [[-1.682, -1.1818, -1.0817, -1.7820], [-1.7109, -1.5109, -1.3111, -1.1110]] ...
最后，nn.CrossEntropyLoss可以看作是nn.LogSoftmax与nn.NLLLoss的整合。它首先对输入数据进行log_softmax变换，随后计算负对数似然损失。这一设计使得在计算时能够直接接受类别索引作为目标值，简化了数据准备过程。重要的是，用户应确保目标值与模型的输出维度相匹配，以确保计算的正确性。nn.CrossEntropy...
3、nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签. 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax. 损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 相同, 唯一的不同是它为我们去做 softmax. ...
log_softmax 和 nll_loss 经常组合使用,常见于各种分类算法。 cross_entropy_loss 底层实际也是调用的 log_softmax 和 nll_loss。该算子一步到位的将 softmax、log 及 nll 操作全部完成。 b = torch.Tensor([ [1, 2], [0.5, 3], [0.9, 4] ]) ...
logSoftmax(input, target)就是先softmax,然后将结果log一下,softmax的数值∈[0,1],log以后就是负无穷到0之间,这样做的好处解决softmax可能带来的上溢出和下溢出问题,加快运算速度,提高数据稳定性。 NLLLoss(input, target)是按照target数值(一个代表一行)将input中每行对应位置的数据取出来,去掉负号,求和,再取...
Softmax + Cross-Entropy Loss如何配合? 在多分类问题中,交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)通常与Softmax函数一起使用。交叉熵损失函数衡量的是模型预测的概率分布和真实标签的概率分布之间的差异。 二、Log-Softmax函数 Log-Softmax函数是什么? Log-Softmax函数是深度学习中处理多分类问题时一个非常有用的工具。