PyTorch中的cross_entropy函数在torch.nn模块中定义,并可以通过调用torch.nn.functional.cross_entropy来使用。cross_entropy函数接受两个参数:input和target。 input参数是指模型的输出,通常为一个形状为(batch_size, num_classes)的张量。其中,batch_size表示每个批次中的样本数量,num_classes表示类别的个数。 target参...
cross_entropy 函数的定义如下: ```python import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss criterion = CrossEntropyLoss( reduction="mean") ``` 其中,参数`reduction` 用于指定损失函数的计算方式,可选值有 "none"、"mean" 和 "sum"。默认情况下,cross_entropy 函数采用 "mean" 方式计算损失,即对各个...
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...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来实现交叉熵损失的计算。这个函数在内部使用了log_softmax函数,它首先对模型输出进行softmax操作,然后计算对数概率。在此基础上,它将真实标签与对数概率进行比较并计算交叉熵损失。 CrossEntropyLoss函数的使用非常简单,只需要将模型输出(logits)和真实标签作为输入即可。
CrossEntropyLoss internally applies softmax. 拓展: F.log_softmax() F.log_softmax 等价于先应用 softmax 激活函数,然后对结果取对数 log()。它是将 softmax 和log 这两个操作结合在一起,以提高数值稳定性和计算效率。具体的数学定义如下: 在代码中,F.log_softmax 的等价操作可以用以下步骤实现: 计算...
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
Cross Entropy(交叉熵)也是同MSE一样,被用来处理Loss。 首先介绍entropy的概念,entropy中文称作熵,用来表达uncertainty(不确定性)和chaos(混乱度),是由克劳修斯(T.Clausius) 于1854年提出的。 一般将entropy的表达式定义为: 对于当前分布上的每一个i的取值,每一个i的probability与log下的probability的乘积。
PyTorch的Cross Entropy 介绍 在机器学习和深度学习中,交叉熵(Cross Entropy)是一个重要的损失函数,特别适用于分类问题。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了很多高级功能,其中包括了交叉熵损失函数。在本文中,我们将介绍PyTorch中的交叉熵损失函数及其使用方法。
在PyTorch中,可以通过torch.nn.CrossEntropyLoss类来使用交叉熵损失函数。该类的构造函数有以下参数: - weight:各个类别的权重,可以用于处理类别不平衡问题; - ignore_index:需要忽略的类别的索引; - reduction:指定损失函数的计算方式,有"mean"和"sum"两种选项。 使用CrossEntropyLoss类的基本流程如下: 首先,导入必...
F.cross_entropy先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下: torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentationtorch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average…