上面是对交叉熵进行了推到,下面要结合pytorch中的函数 CrossEntropyLoss() 来说一说具体怎么使用了。 举个小例子,假设我们有个一样本,他经过我们的神经网络后会输出一个5维的向量,分别代表这个样本分别属于这5种标签的数值(注意此时我们的5个数求和还并不等于1,需要先经过softmax处理,下面会说),我们还会从数据集...
计算ly^值,是一个长度为C的向量,从中选取第y个元素,作为该样本的损失 以上述单样本方法,向量化求batch内所有样本的损失,再求mean或sum作为最终损失值,一个标量 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...
lossa -= a[b[i]][i] print(lossa/5)
| >>> output = loss(m(input), target) | >>> output.backward() 发现其也是在计算LogSoftmax之后计算NLLLoss()。 我们在看下pytorch的计算结果: torch_targets = torch.tensor([0,2]) torch_nll_loss = nn.NLLLoss()(torch_y, torch_targets) tensor(1.0307, dtype=torch.float64) 与我们一步一...
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...
把output和target的数据通过debug获取出来单独计算尝试一下,下面的代码中,同时我使用numpy自己实现了一遍CrossEntropyLoss的计算,可以直接跳过查看最后调用nn.CrossEntropyLoss的部分。 import torch import numpy as np def my_softmax(x): output = np.zeros(x.shape) ...
loss = nn.CrossEntropyLoss() # 需要注意,因为 input 的shape 是(3,5),就表明有5类,所以下面的类别只能是5, # 否则会报 “IndexError: Target 5 is out of bounds.”错 input = torch.randn(3,5, requires_grad=True) #取3个数;类型设置为torch.long;random_() 中的数的含义应该是指定一个到其...
PyTorch作为主流的深度学习框架,以其高效的计算速度和简洁的编程接口,成为实现语义分割任务的热门选择。在语义分割任务中,损失函数的选择至关重要,它直接决定了模型的训练效果和泛化能力。本文将重点解析PyTorch中的CrossEntropyLoss()损失函数在语义分割中的应用。 CrossEntropyLoss()基本原理 CrossEntropyLoss,即交叉熵...
在Pytorch中,CrossEntropyLoss()则自动做好了softmax,取对数,对label进行one-hot encoding三项预处理,这对code的影响如下 1.设计网络的最后一层不需要加softmax,实例如下 classNeuralNet(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_classes):super(NeuralNet,self).__init__()self.fc1=nn.Linear...
BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步 2. CrossEntropyLoss函数: 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第1,2,3行分别是第1,2,3张图片的结果,假设第1,2,3列分别是猫、狗和猪的分类得分。 可以...