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...
BCELoss(Binary Cross-Entropy Loss):这是PyTorch中的一个类,位于torch.nn模块。它接受模型输出的概率值(即已经通过sigmoid或softmax激活函数处理后的值)作为输入,并计算与真实标签之间的二元交叉熵损失。 BCEWithLogitsLoss(Binary Cross-Entropy with Logits Loss):这是一个函数,位于torch.nn.functional模块。它接受...
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...
CrossEntropyLoss和NLLLoss和KLDivLoss 看名字可能感觉这三个Loss不搭嘎。 NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数。 CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数。 KLDivLoss是Kullback-Leibler divergence Loss。 NLLLoss
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...
pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()计算原理 生成随机矩阵 x = np.random.rand(2,3) array([[0.10786477, 0.56611762, 0.10557245], [0.4596513 , 0.13174377, 0.82373043]]) 计算softmax 在numpy中 y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=1, keepdims=True)...
KLDivLoss，作为相对熵，衡量了两个概率分布之间的差异。在PyTorch中，其常用于模型对比训练中，确保模型生成的分布与目标分布尽可能接近。综上所述，根据任务需求和具体场景选择合适的损失函数是关键，CrossEntropyLoss、NLLLoss和KLDivLoss各有其独特应用，正确运用这些损失函数能够显著提升模型性能和预测准确...