loss_output=nllloss_func(logsoftmax_output,y_target) print('nlloss_output:\n',nlloss_output) #将结果与nn.CrossEntropyLoss()结果进行对比 cross_entropyloss=nn.CrossEntropyLoss() cross_entropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target) print('cross_entropyloss_output:\n',crossentropyloss_...
CrossEntropyLoss internally applies softmax. 拓展: F.log_softmax() F.log_softmax 等价于先应用 softmax 激活函数,然后对结果取对数 log()。它是将 softmax 和log 这两个操作结合在一起,以提高数值稳定性和计算效率。具体的数学定义如下: 在代码中,F.log_softmax 的等价操作可以用以下步骤实现: 计算...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0) 最常用的参数为 reduction(str, optional) ,可设置其值为 mean, sum, none ,默认为 mean。该参数主要影响多个样本输入时,损失的综合方法。mean表示损失为多个样本的平均值,sum表示...
loss.backward() # 输出损失值 print(loss) 在上面的示例中,outputs是模型的输出,它包含了每个类别的预测概率(未经过softmax处理)。targets是真实标签,它是一个整数张量,表示每个样本的真实类别。nn.CrossEntropyLoss()会自动将outputs通过softmax函数转化为概率分布,并计算交叉熵损失。 总结 交叉熵损失函数在机器学习...
通过官方文档了解到,torch.nn.CrossEntropyLoss分为两种情况: 直接使用class进行分类,此时的label为0,1,2…的整数。对于这类情况,torch.nn.CrossEntropyLoss中添加了LogSoftmax以及NLLLoss,因此不用在网络的最后添加 softmax和argmax 将输出结果转换为整型。
nn.crossentropyloss的公式可以表示为: \[L = -\frac{1}{N}\sum_ {i=1}^N (y_i * log(p_i) + (1 - y_i) * log(1 - p_i))\] 其中,$N$代表样本数量,$y_i$代表第$i$个样本的实际标签,$p_i$代表模型的预测结果。公式中的$log$代表自然对数。 3. 如何理解nn.crossentropyloss的公式...
print('nlloss_output:\n',nlloss_output) #直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样 crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target) print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output)...
### PyTorch 中的实现在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`来计算交叉熵损失。这个类内部实现了两个步骤:1. **Softmax**:对`final_output`应用 Softmax 函数,将其转换为一个概率分布。2. **负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss)**:计算预测概率分布与真实标签之间的负对数似然损失。###...
计算NLLLoss 说明,就是在计算log_softmax之后,根据每个样本的真实标签取得其对应的值。默认权重都是1,而且采取求均值的方式。这里就是-(-1.27508877 + -0.78637192) / 2,即取出第0行的第0个和第1行的第2个,正好对应[0, 2]。 在numpy中 代码语言:javascript ...
1、使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数。 公式如下: 2、使用nn.CrossEntropyLoss会自动加上Sofrmax层。 公式如下: 可以看出,这两个计算损失的函数使用的激活函数不同,故而最后的计算公式不同。 补充拓展:pytorch的BCELoss和cross entropy BCELoss: ...