损失(reduction='mean')为: \mathcal{L} = \frac{\sum_{i=1}^{N} w_{y_i} \cdot \left( - \sum_{c=1}^{C} y_{i c}' \cdot \log(p_{i c}) \right)}{\sum_{i=1}^{N} w_{y_i}} 要点 1. nn.CrossEntropyLoss() 接受的输入是 logits,这说明分类的输出不需要提前经过 soft...
torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 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...
ce_loss_fn_sample = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') ce_loss_sample = ce_loss_fn_sample(logits, torch.softmax(target_logits, dim=-1)) print("ce_loss_sample: ", ce_loss_sample) kl_loss_fn_sample = nn.KLDivLoss(reduction='none') kld_loss_sample = kl_loss_fn_sample(torch.l...
BCELoss损失函数的计算结果为 tensor(0.5732, grad_fn=<BinaryCrossEntropyBackward>) 1. 3.5.2 交叉熵损失函数 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight = None, size_average=None, ignore_index = -100, reduce = None, reduction='mean') 1. 功能:计算交叉熵函数 主要参数: ignore_index:忽略某个类的损失函数 ...
(reduction='none') # 对输出loss不作任何处理,可理解为得到的结果为每幅图像的loss l_sum = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum') # 对输出loss求和 l_mean = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean') # 对输出loss求均值 loss_none = l_none(input, target) loss_sum = l_sum(input, target) loss...
returnnll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 从上面代码可知:input和target是Tensor格式,并且先计算log_softmax,再计算nll_loss。(实际上softmax计算+ log计算 + nll_loss 计算== 直接使用CrossEntropyLoss计算) ...
主要记一下CrossEntropyLoss()函数内部运行原理,主要说一下内部参数redcution="mean"时的操作,reduction="sum"就是将对应加起来,关于函数的定义什么官网了解。# 原理# CrossEntropyLoss()函数主要是三部分:Softmax->Log->NNLLoss,NNLLoss操作主要是对预测结果求并取平均值,然后取负,详细看下面例子# ...
我们看CrossEntropyLoss函数里面的实现,是下面这样子的: def forward(self, input, target): return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, ignore_index=self.ignore_index, reduction=self.reduction) 是调用的torch.nn.functional(俗称F)中的cross_entropy()函数。
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...
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能:将输入经过softmax激活函数之后,再计算其与target的交叉熵损失。即该方法将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()...