F.binary_cross_entropy_with_logits(y_pred_t, y_true_t) # tensor(2.2940, dtype=torch.float64) 用numpy算出来是2.29399, torch计算出来是2.2940。是一致的,只是小数点位数不同。 对不同的类别给不同的权重 公式: 现在的的label是4的,那么就是有4个类别。假如这4个类别存在样本不均衡的问题,可以通过lo...
array([0, 0, 1]) # 对应的预测概率 loss = cross_entropy(y_true, y_pred) print("Cross Entropy Loss:", loss) >> Cross Entropy Loss: 16.118 torch 实现 from torch.nn import functional as F input = torch.randn(3, 5) target = torch.randint(5, (3,), dtype=torch.int64) loss = F...
在PyTorch 中,计算交叉熵则变得更加简单且高效。PyTorch 提供了一个内置函数torch.nn.CrossEntropyLoss(),用于计算交叉熵损失。以下是一个示例: importtorchimporttorch.nnasnn# 示例数据y_true=torch.tensor([1,0,1,0])# 真实标签,由于损失函数要求输入为标签,故直接使用整数y_pred=torch.tensor([[0.9,0.1],...
# 导入 numpy 库并重命名为 npimportnumpyasnp# 从当前目录下的 dt 模块中导入 DecisionTree 类# 从当前目录下的 losses 模块中导入 MSELoss 和 CrossEntropyLoss 类from.dtimportDecisionTreefrom.lossesimportMSELoss, CrossEntropyLoss# 定义一个函数,将标签转换为 one-hot 编码defto_one_hot(labels, n_class...
另外,sigmoid(softmax)+cross-entropy loss 擅长于学习类间的信息,因为它采用了类间竞争机制,它只关心对于正确标签预测概率的准确性,忽略了其他非正确标签的差异,导致学习到的特征比较散。基于这个问题的优化有很多,比如对softmax进行改进,如L-Softmax、SM-Softmax、AM-Softmax等。
loss = -np.sum(Y np.log(Y_hat)) # 计算交叉熵损失。 return loss. 在这段代码中,我们首先引入NumPy库,然后定义了一个名为cross_entropy_loss的函数,该函数接受两个参数Y和Y_hat,分别表示实际概率分布和预测概率分布。接下来,我们定义了一个极小值epsilon,用于避免log(0)的情况。然后,我们对Y_hat进行了...
本文是深度学习入门: 基于Python的实现、神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记。本文将以多分类任务为例,介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks,FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重点)。本文较长。
纯numpy实现纯numpy实现Relu、Softmax、CrossEntropyLoss,仅仅实现了基础功能(果然我还是太菜了QAQ),后面会出一期写算子的教程,将会主要讲述怎么用以numpy写的Conv2D、Pool2D等简单算子转成Paddle算子组网。此项目为后期教程组成部分。 项目主体 Relu In [ ] import numpy as np class Relu(object):...
# 导入 numpy 库并重命名为 np import numpy as np # 从当前目录下的 dt 模块中导入 DecisionTree 类 # 从当前目录下的 losses 模块中导入 MSELoss 和 CrossEntropyLoss 类 from .dt import DecisionTree from .losses import MSELoss, CrossEntropyLoss # 定义一个函数,将标签转换为 one-hot 编码 def to...
lr,num_epochs=0.9,10optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=lr)loss=nn.CrossEntropyLoss()for epochinrange(num_epochs):net.train()for i,(X,y)inenumerate(train_iter):optimizer.zero_grad()y_hat=net(X)l=loss(y_hat,y)l.backward()optimizer.step()with pydynet.no_grad():metric.add(l....