PyTorch中的cross_entropy函数是用于计算交叉熵损失的函数。交叉熵损失常用于多分类问题中,用于度量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。在深度学习中,交叉熵损失常作为模型的目标函数,通过最小化交叉熵损失来优化模型。 交叉熵损失的计算公式如下: \[-\sum_{i=1}^{C} y_i \log(p_i)\] 其中,C表示类别...
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 cross_entropy函数 **一、简介:PyTorch 中的 cross_entropy 函数** 在PyTorch 中,cross_entropy 函数是一种常用的损失函数,主要用于分类任务。它可以衡量模型预测概率分布与真实概率分布之间的差异,适用于基于神经网络的分类算法。cross_entropy 函数基于交叉熵的概念,交叉熵越大,表示模型预测与真实情况越不符...
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。
>>> PyTorch 计算的交叉熵损失: 0.45524317026138306 >>> 根据公式实现的交叉熵损失: 0.4552431106567383 >>> PyTorch 计算的带权重的交叉熵损失: 0.5048722624778748 >>> 根据公式实现的带权重的交叉熵损失: 0.50487220287323 >>> PyTorch 计算的标签平滑的交叉熵损失: 0.5469098091125488 >>> 根据公式实现的标签平滑的交...
在PyTorch中,交叉熵损失函数的计算是通过Softmax函数和NLLLoss函数实现的。Softmax函数用于将预测值转换为概率分布,NLLLoss函数用于计算交叉熵损失。 3.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;...
pytorch的cross_entropy 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。
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 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross...
在PyTorch中,交叉熵函数被称为`torch.nn.CrossEntropyLoss`,它结合了LogSoftmax和NLLLoss(负对数似然损失)两个步骤。在本文中,我们将推导出交叉熵损失函数的公式,并解释每个步骤的原理。 首先,我们定义一个线性模型$z_i$来预测每个类别的得分,这个得分可以是任意实数。我们使用$W$表示模型的权重矩阵,$b$表示偏置...
Pytorch官网中对交叉熵损失函数的介绍如下: CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘mean’, label_smoothing=0.0) 1. 类别的分类问题。参数weight给定时,其为分配给每一个类别的权重的一维张量(Tensor)。当数据集分布不均衡时,这...