交叉熵(cross entropy)是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候,经常会用到,最近老师让看下交叉熵损失函数,今天就来看看他是何方神圣。 信息论 交叉熵损失函数是基于信息论提出来的。信息论是由香农于1948年提出,最初在通信领域中应用,后来不断发展和完善(计网和...
使用F.cross_entropy()直接可以传入参数和输入数据,而且由于F.cross_entropy() 得到的是一个向量也就是对batch中每一个图像都会得到对应的交叉熵,所以计算出之后,会使用一个mean()函数,计算其总的交叉熵,再对其进行优化。 1 2 3 import torch.nn.functionalasF loss = F.cross_entropy(input, target).mean()...
1、cross entropy loss 用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失,这种损失会逐个检查每个像素,将对每个像素类别的预测结果(概率分布向量)与我们的独热编码标签向量进行比较。 假设我们需要对每个像素的预测类别有5个,则预测的概率分布向量长度为5:...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) #FUNCTION torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0...
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...
交叉熵损失函数是用于度量真实概率分布与预测概率分布之间差异的函数，其值越小表示模型预测效果越好。以下是关于交叉熵损失函数的详细解答：定义与公式：在二分类问题中，交叉熵损失函数的公式可以表示为：Loss = 1/n * Σ + * log)，其中n为样本数量，y_i为样本i的真实标签，p_i为样本i的预测...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 。
4、nn.CrossEntropyLoss 需要注意的是,target输入必须是 tensor long 类型(int64位) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch # cross entropy loss pred=np.array([[0.8,2.0,1.2]])CELoss=torch.nn.CrossEntropyLoss()forkinrange(3):target=np.array([k])loss2=CELoss(torch.from...
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个...
CrossEntropyLoss传入的值为两个,分别是input和target。输出只有一个Output。 input的形状为( N , C ) / ( N , C , d1, d1, … ) ,前者对应二维情况,后者对应高维情况,值得注意的是C是在dim=1的位置上,可能在高维的情况下很多人都以为默认应该是最后一个维度dim=-1。