使用F.cross_entropy()直接可以传入参数和输入数据,而且由于F.cross_entropy() 得到的是一个向量也就是对batch中每一个图像都会得到对应的交叉熵,所以计算出之后,会使用一个mean()函数,计算其总的交叉熵,再对其进行优化。 1 2 3 import torch.nn.functionalasF loss = F.cross_entropy(input, target).mean()...
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。 我们以具...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来计算交叉熵损失。这个类将softmax层和交叉熵损失函数结合在一起,方便我们使用。下面是一个示例: importtorchimporttorch.nnasnn# 模型输出outputs=torch.tensor([[0.1,0.2,0.7],[0.3,0.5,0.2]])# 真实标签labels=torch.tensor([2,0])# 创建交叉熵损失函数...
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...
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...
假设面对的是猫狗的二分类问题,此时的Cross Entropy的表示公式为: 为更好的理解,我们以5分类问题进行解释 实际值为小猫。 当模型预测效果较好时 这里注意到使用Cross Entropy实现了0.9→0.02的过程。但采用MSE法,只能下降0.3左右。因此在分类问题上,采用Cross Entropy具有更快的运算速度。
交叉熵(cross entropy):用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小,代表这两个分布越接近。 函数表示(这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示): (是真实值,是预测值。) 命名说明: pred=F.softmax(logits),logits是softmax函数的输入,pred代表预测值,是softmax函数的输出。 pred_log=F.log_softmax(...
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...
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) ...
在机器学习和深度学习的多分类任务中,交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)是一个非常重要的概念。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了便捷的接口来实现这一损失函数。本文将详细探讨PyTorch中的CrossEntropyLoss,包括其实现原理、使用方法和一些实践技巧。 一、交叉熵损失函数简介 交叉熵损失函数用于衡量两个概率分...