让我们创建一些测试数据来验证我们的交叉熵函数是否正常运作。 # 测试数据y_true=np.array([1,0,1,1,0])# 真实标签y_pred=sigmoid(np.array([0.5,-0.2,0.7,1.5,-1.5]))# 模型预测结果# 计算交叉熵损失loss=cross_entropy(y_true,y_pred)# 输出结果print("交叉熵损失:",loss) 1. 2. 3. 4. 5....
logits=None, dim=-1, name=None)十分相似,唯一的区别在于labels,该函数的标签labels要求是排他性的即只有一个正确类别,labels的形状要求是[batch_size] 而值必须是从0开始编码的int32或int64,而且值范围是[0, num_class),对比于tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的[batchsize,num_classes]格式的得分...
#实例化交叉熵损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss #计算交叉熵损失 loss = loss_fn(logits, targets) print('交叉熵损失:', loss.item() ``` 解释上述代码: 1. 首先,我们导入了PyTorch库。 2.然后,我们设置了随机种子以确保结果可复现。 3. 接下来,我们假设有4个样本,每个样本有3个类别。我们使用...
所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失): 1:hinge loss(合页损失) 又叫Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),LiLi表示每一类的损失,一个样例的损失是所有类...
def cross_entropy(p, q): return -np.sum(p * np.log(q)) ``` 在这个函数中,p和q分别表示真实分布和模型分布,我们使用numpy中的sum函数和log函数来帮助我们计算Cross Entropy。 2.3 示例演示 为了更好地理解和应用Cross Entropy,我们进行一个简单的示例演示。假设真实分布为P=[0.2, 0.3, 0.5],模型分布...
### Python 中的交叉熵损失函数 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss Function)是机器学习和深度学习中常用的一个损失函数,特别是在分类任务中。它衡量的是两个概率分布之间的差异,其中一个通常是模型预测的概率分布,另一个是实际标签的分布。 ### 1. 定义与公式 对于二分类问题,交叉熵损失函数的公式为: \[ L...
用Python和Pytorch实现softmax和cross-entropy softmax激活函数 softmax激活函数将包含K个元素的向量转换到(0,1)之间,并且和为1,因此它们可以用来表示概率。 python: defsoftmax(x):returnnp.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) x=np.array([0.1, 0.9, 4.0])...
importtorchimporttorch.nnasnn# 假设模型的输出为 logits,实际类别标签为 targetslogits=torch.randn(3,5)# 3个样本,5个类别targets=torch.tensor([1,0,4])# 三个样本的实际类别标签# 使用交叉熵损失函数计算负对数似然损失criterion=nn.CrossEntropyLoss()nll_loss=criterion(logits,targets)print("负对数似然损...
使用CrossEntropyLoss函数的一般步骤如下: 导入必要的库: AI检测代码解析 importtorchimporttorch.nnasnn 1. 2. 创建CrossEntropyLoss对象: AI检测代码解析 criterion=nn.CrossEntropyLoss() 1. 准备模型输出和真实标签: AI检测代码解析 outputs=torch.randn(10,5)# 模型输出,形状为(batch_size, num_classes)labels...