returntorch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) 可以看到torch.nn下面的CrossEntropyLoss类在forward时调用了nn.functional下的cross_entropy函数,当然最终的计算是通过C++编写的函数计算的。 3.2 不同点 不同点1:在使用nn.CrossEnt...
crossentropyloss函数 pytorch PyTorch中的交叉熵损失函数 在深度学习中,损失函数(Loss Function)是一个至关重要的组成部分,它用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是分类问题中最常用的损失函数之一。在本文中,我们将深入学习PyTorch中的交叉熵损失函数的使用,并通过代码示例来帮助理...
CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数。 二. 实例 用例子来解释下CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别,以三个样本为一个batch,任务为三分类为例。 1. input_:输入,模型的预测结果; target:真实结果、groudTruth,预测三个样本分类为类别0、2、1; 图1 2. 先对input_进行softmax,将结果映射的0~1之间的概率,每一行为一...
1.平方损失函数(Squared Loss Function): 2.绝对损失函数(Absolute Loss Function): 3.交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss Function): 四、相关API的使用 总结 前言 随着Pytorch的不断学习,我们步伐来到了对模型评估方面的探讨,本期我们来对损失函数做一些基本的介绍。 一、损失函数是什么? 损失函数是衡量模型...
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负对数似然损失 nn.NLLLoss() 二分类交叉熵损失 nn.BCELoss() 多类别交叉熵损失 nn.CrossEntropyLoss() 余弦相似度损失 损失函数概念 损失函数: 衡量模型输出与真实标签的差异。 通常,说到损失函数会出现3个概念 (1)损失函数(Loss Function):计算单样本的差异 ...
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而...
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 ...
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) ...
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，...