1. PyTorch中CrossEntropyLoss的基本概念 CrossEntropyLoss 结合了 LogSoftmax 和 NLLLoss(负对数似然损失)在一个单独的类中。它计算目标值与预测值之间的交叉熵损失。在多分类问题中,模型通常会输出每个类别的概率(即,输出经过softmax激活函数的结果),而CrossEntropyLoss期望的输入是这些原始的、未经过softmax的“log...
CrossEntropyLoss() # 定义输入和目标标签 input1 = torch.tensor([[2.0, 0.5], [0.5, 2.0]], requires_grad=True) # 批量大小为 2 target1 = torch.tensor([0, 1]) # 对应的目标标签 input2 = torch.tensor([[2.0, 0.5], [0.5, 2.0], [2.0, 0.5], [0.5, 2.0]], requires_grad=True) #...
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,这是很有用的。 函数输入(input)应包含每一...
CrossEntropyLoss(公式扒自pytorch文档) 假设输入x是具有[B, C, N]三个个维度,B是minibatch的样本数目,C表示token的class数目,N表示单个样本内token数。weights是C维度的,对于特定的类乘以特定的权重。ignor…
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=Truth,logits=Pred_logits) 1. 2. logits:是NN网络计算的预测输出,维度是[batch_size, num_classes] labels:是标签,和logits 类型相同 output:loss值,shape是[batch_size] logits和labels数据类型和维度必须相同,float16, float32, or float64 ...
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...
csdn CrossEntropyLoss 等价于 softmax+log+NLLLoss LogSoftmax等价于softmax+log # 首先定义该类 loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() #然后传参进去 loss(input, target) input维度
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 ...
1. Binary Cross Entropy Loss BCELoss的计算公式很简单: BCE公式 这里我们按照公式简单实现一下就可以: classBCELosswithLogits(nn.Module):def__init__(self,pos_weight=1,reduction='mean'):super(BCELosswithLogits,self).__init__()self.pos_weight=pos_weightself.reduction=reductiondefforward(self,logit...
3、nn.MSELoss 平方损失函数。其计算公式是预测值和真实值之间的平方和的平均数。 代码语言:javascript 复制 criterion=nn.MSELoss()loss=criterion(sample,target)print(loss) 最后结果是:1.5。 4、nn.CrossEntropyLoss 需要注意的是,target输入必须是 tensor long 类型(int64位) ...