PyTorch中的cross_entropy损失是一种常用的损失函数,用于衡量分类模型的预测结果与真实标签之间的差异。它适用于多分类问题,并且可以处理类别不平衡的情况。 cross_entropy损失的计算公式如下: 代码语言:txt 复制 loss = -∑(y * log(y_hat)) 其中,y表示真实标签的概率分布,y_hat表示模型的预测结果的概率分布。损...
pytorch中交叉熵的计算公式 交叉熵(cross-entropy) 熵其实是信息量的期望值,它是一个随机变量的确定性的度量。熵越大,变量的取值越不确定,反之就越确定 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量? 假设X是一个离散型随机变量,其取值集合为X,概率分布...
ps.pytorch1.10开始,CrossEntropyLoss的构造参数中,增加了label_smoothing,默认值为0,这样就非常方便的支持了label smoothing标签平滑功能。在开启了这个功能后,CrossEntropyLoss的计算流程和BCELoss有点类似了。 torch.nn.NLLLoss 和CrossEntropyLoss类似,只是去掉了logsoftmax的计算,直接从输入Tensor中挑选第y个作为loss...
pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果。 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实是把前一层的输入映射到0~1这个区间上,可以认为上一层某个样本的输入数据越大,就代表这个样本标签属于1的概率就越大,反之,上一层某样本的输入...
pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果。 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实是把前一层的输入映射到0~1这个区间上,可以认为上一层某个样本的输入数据越大,就代表这个样本标签属于1的概率就越大,反之,上一层某样本的输入...
在PyTorch框架中,处理二分类问题时经常会用到两种损失函数:binary_cross_entropy(BCELoss)和binary_cross_entropy_with_logits(BCEWithLogitsLoss)。尽管它们的目的相似,但在使用方法和内部实现上存在显著差异。本文将简明扼要地介绍这两种损失函数,帮助读者在实际应用中选择合适的工具。 一、概述 BCELoss(Binary Cross-...
loss = nn.CrossEntropyLoss() 1.2:初始化模拟网络的最后一层输出 input = torch.randn(3, 3, 5, requires_grad=True) input:这里是一个[3,3,5]的张量,一般是作为网络的最后一层输出,也就是在计算softmax函数之前的输出。如:在nlp翻译,填空等任务中,第一个维度3指的是batch_size的大小,第二个维度一般...
CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)作为分类任务中最常用的损失函数之一,在PyTorch框架中得到了广泛的应用。本文将深入探讨CrossEntropyLoss的基本原理、输入要求及其在模型训练中的作用。 一、CrossEntropyLoss的基本原理 CrossEntropyLoss主要用于衡量两个概率分布之间的差异。在分类问题中,它用于计算模型预测的概率分布与真实...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional中的weighted_cross_entropy_with_logits函数来模拟加权交叉熵损失函数。 加权交叉熵损失函数是一种常用的用于多分类问题的损失函数,它可以解决类别不平衡问题。在实际应用中,不同类别的样本数量可能存在差异,为了平衡不同类别的重要性,可以使用加权交叉熵损失函数。
pytorch中的CrossEntropyLoss()函数解析 总结 切记:在使用这个函数之前,不要对logits取softmax,否则无法训练收敛 1 CrossEntropyLoss()函数解析 1.1 适用情况 单一标签的分类问题,即所谓的 one-hot 情形 1.2 数学基础 见文章...