如果指定了 ignore_index,则该类别索引也会被接受(即便可能不在类别范围内) 使用示例: # Example of target with class indices import torch import torch.nn as nn loss = nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5...
log_softmax(logits) loss = self.nll_loss(log_prob, labels) return loss 底层实现 使用基本pytorch操作实现交叉熵。防止了softmax的上下溢出。 class CrossEntropyLoss(nn.Module): def __init__(self,weight = None,ignore_index= -100): super().__init__() self.weight = weight self.ignore_index...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) weight:权重,对不同类别均衡 ignore_index:目标为igonre_index的话不纳入loss值中 CE loss 一般用在分类任务中 交叉熵:用一个分布去衡量另外一个分布所需要的bit数目 H(...
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表示概率分布之间的距离,当交叉熵越小说明二者之间越接近,对于高维输入比较有用。一般都需要激活函数将输入转变为(0,1)之间。 经典公式: 其实这个表示BCELoss(二分类交叉熵)。 pytorch的公式表示的是多分类问题: 1)当目标targets 包括类索引,ignore_index才可以设置. ...
ignore_index参数允许指定一个目标值,该值会被忽略,不贡献到损失计算中。 三、实践应用 在实际应用中,CrossEntropyLoss通常与分类任务的神经网络模型一起使用。例如,在图像分类任务中,可以使用卷积神经网络(CNN)作为模型,以CrossEntropyLoss作为损失函数进行训练。 # 假设model是一个已经定义好的CNN模型 # optimizer是...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,ignore_index=-100, reduction='mean') 参数: weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度。
1. nn.CrossEntropyLoss 功能:交叉熵损失函数,用于多分类问题。这个损失函数结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的计算过程。通常用于网络最后的分类层输出 主要参数: weight:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为none /sum /mean: ...
ignore_index:忽略某个类的损失函数。 reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 计算公式如下: loss = nn.CrossEntropyLoss()input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)output = loss(input, target)output.backward() ...
每一个batch的loss就是: 其中m为当前batch的样本量,n为类别数。 2,Pytorch中CrossEntropy的形式 语义分割的本质是对像素的分类。因此语义分割也是使用这个损失函数。首先看代码定义: 1 2 3 4 5 6 7 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, ...